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A1-0 Material Gruppe 1: Tipps von ExpertInnen
Arbeitsmaterial für Gruppe 1 für das Eiscreme-Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen: Auf den folgenden Folien finden die Auszubildenden
Präsentation
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A1-0 Material Gruppe 3: Versuche zum Üben
Arbeitsmaterial für Gruppe 3 für das Eiscreme-Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen: Die H5P-Datei enthält eine Übung zum Schätzen von
Lernspiel
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Effektives Prompting in der Ausbildung - Frameworks für das Prompting
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann Lehrkräfte in der beruflichen Bildung in vielerlei Hinsicht unterstützen. Eine der zentralen
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video-Transkript lernst
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem
Das Bildungssystem in Deutschland steht aktuell vor der Aufgabe, das Potenzial generativer KI-Technologien wie LLM zu nutzen, dabei ihre Grenzen klar
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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Medien verstehen | Kapitel 9: Fotojournalismus
Das Kapitel beleuchtet die Rolle des Fotojournalismus und die Macht der Bilder in den Medien. Es wird untersucht, wie Pressefotos Geschichten erzählen
Unterrichtsbaustein
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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