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Bild: Glitching the (Teacher’s) Body – Asynchroner Selbstlernkurs
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Glitching the (Teacher’s) Body – Asynchroner Selbstlernkurs
Der asynchrone Selbstlernkurs schult Lehrkräfte und Multiplikator:innen mit abwechslungsreichen Aktivitäten und Materialien für aktualisierte
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Grafische Darstellung eines Laptops und OER.
Gewusst wie
OER im Berufsschulunterricht: Plattformen, Suchmaschinen und Medienquellen
Hier finden Sie ausgewählte Plattformen und Suchdienste für frei lizenzierte Unterrichtsmaterialien im Berufsschulunterricht.
HubbS-Redaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Gemeinsam sind sie stark
News
Neue Studie zur Lernortkooperation in Deutschland
Wie gut funktioniert die Zusammenarbeit von Berufsschulen, Betrieben und überbetrieblichen Ausbildungsstätten?
HubbS-Redaktion
Daniel Langner und seine Klasse
Im Fokus
Innovatives Lernen: Der Skill-Tree-Unterricht an der Louis-Lepoix-Schule
Kreativität, Technik und Praxis – das Fach Druck- und Medientechnik vereint viele spannende Aspekte. Doch wie lässt sich ein Unterricht gestalten, der
Daniel Langner, Louis-Lepoix-Schule
Mediengestalter Digital und Print (m/w/d)
Karte: Gesellschaftliche Bildung im Kontext von digitaler Souveränität
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Gesellschaftliche Bildung im Kontext von digitaler Souveränität
Zunächst erfolgt im Selbstlernkurs eine theoretische Einführung in den Gegenstandsbereich der digitalen Souveränität. Im zweiten Schritt folgt aus
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