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Video: G5-4 Testen von KI-Systemen: Teil 4 - Dynamische Tests (Video)
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G5-4 Testen von KI-Systemen: Teil 4 - Dynamische Tests (Video)
Das Video „G5-4 Testen von KI-Systemen: Teil 4 - Dynamische Tests“ baut auf das Video „G5-3 Testen von KI-Systemen: Teil 3 - Techniken der
Video
Experiment: Bildumschlag bei Sammellinsen
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Bildumschlag bei Sammellinsen
Versuchsanordnung: Wie hängt das Kamerabild eines Gegenstandes, der durch eine Sammellinse abgebildet wird, vom Abstand des Gegenstands zur Linse ab?
Experiment
Arbeitsblatt: A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
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A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine
Arbeitsblatt
Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen
Sonstiges
Entdeckendes: eye 1 (zip-Data)
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eye 1 (zip-Data)
This is a 3D print file for an attachable model of an eye globe with separate components, including the main eye shape, cornea, iris, lens, a guide
Entdeckendes Lernen
Webseite: Kaschier- und Schutzfolien
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Kaschier- und Schutzfolien
Der Lerninhalt beschäftigt sich mit dem Thema Kaschier- und Schutzfolien und stellt Verfahren für das Verarbeiten von Kaschier- und Schutzfolien vor
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Sonstiges: F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
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Sonstiges
Sonstiges: F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
Sonstiges
Sonstiges: F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen
Sonstiges
Sonstiges: F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
Sonstiges
Unterrichtsbaustein: Bildeigenschaften bei Abbildungen
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Bildeigenschaften bei Abbildungen
Wenn g>f ist, entstehen bei Abbildung an Sammellinsen reelle, höhen- und seitenverkehrte Bilder. Ist g>2?f, so sind Bilder an Sammellinsen kleiner als
Unterrichtsbaustein
Simulation: Hohlspiegel Simulation
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"Bildentstehung und Bildeigenschaften beim Hohlspiegel. Veranschauliche dir zuerst mit Hilfe der Simulation die sogenannte Bewegungsregel: Solange g >
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Mithilfe der CK12-Simulation ‘Rosa Brille’ kannst du untersuchen, warum ein und derselbe Gegenstand bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen ganz
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Im Planspiel „50 Percent?!“ dreht sich alles um den biologischen Anbau. Spielerisch lernen die Auszubildenden alles über die Besonderheiten von Bio
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Als Brewster-Winkel wird der Einfallswinkel bezeichnet, unter dem von unpolarisiertem Licht nur der senkrecht zur Einfallsebene polarisierte Anteil
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Erzeuge einen ganzen Regenbogen durch Mischen von Rot, Grün und Blau. Ändere die Wellenlänge des monochromatischen Strahls oder filtere weißes Licht
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In der folgenden Versuchsserie sind zunächst hintereinander zwei gekreuzte Polarisationsfilter im Strahlengang einer Lampe positioniert (Bild 1). Im
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Ziel eines jeden Fernrohres ist die Vergrößerung des Sehwinkels. Das von Johannes KEPLER (1571 - 1630) entwickelte KEPLER- oder astronomische Fernrohr
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