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Video: C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
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G3-5 Software-Design und -Architektur: Teil 5 - Deployment-Strategien (Video)
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In dieser Broschüre werden die Ergebnisse der Neuordnung zum Beruf Fotograf/in und die damit verbundenen Ziele und Hintergründe aufbereitet und
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Fassaden beschichten und gestalten
Für einen Privatkunden soll eine Hausfassade im Stadtkern neu beschichtet werden. Hierzu sollen die Kriterien für die Farbauswahl berücksichtigt sowie
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Video: G3f NumPy: linalg - Pythonkurs (MP4)
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Presentation: G3f NumPy: linalg - Pythonkurs (PDF)
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Merkblatt: Lernwege mit Portfolioarbeit begleiten – analog, digital oder KI-gestützt
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Lernwege mit Portfolioarbeit begleiten – analog, digital oder KI-gestützt
Im Rahmen des vom Kompetenzverbund DiSo und DiäS wurde ein Fortbildungskonzept entwickelt, das sich mit grundlegenden Portfolioansätzen
Merkblatt, Bild, Entdeckendes Lernen, Primärmaterial/Quelle, Video, Kurs, Sonstiges, Handreichung, Text, Übung, Audio, Webseite, Veranschaulichung, Infografik, Test/Prüfung, Interaktion, Anleitung
Ubung: G3f NumPy: linalg - Pythonkurs (ZIP)
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Unterrichtsplanung: Herausforderungen in der Supply Chain der Speedbike GmbH & Co. KG identifizieren (Lernsituation)
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Herausforderungen in der Supply Chain der Speedbike GmbH & Co. KG identifizieren (Lernsituation)
Die Datei enthält Informationen zur Planung einer Lernsituation zum Thema Supply Chain Management für den Beruf Fachkraft für Lagerlogistik (m/w/d)
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion, Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion, Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion, Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion, Kurs
Lernspiel: Fashion DIET: Textile Quartet – Instruction (PDF)
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Fashion DIET: Textile Quartet – Instruction (PDF)
The file contains an introduction to the Textile Quartet, a comprehensive and engaging learning unit designed to enhance students’ understanding of
Lernspiel
Lernspiel: Fashion DIET: Textile Quartet – Instruction (DOCX)
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Fashion DIET: Textile Quartet – Instruction (DOCX)
The file contains an introduction to the Textile Quartet, a comprehensive and engaging learning unit designed to enhance students’ understanding of
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