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B1 Arbeitsweise von Computern - Pythonkurs (MP4)
Die Datei enthält das Video „B1 Arbeitsweise von Computern - Pythonkurs“. In diesem ersten Abschnitt diskutieren wir die grundlegendsten Aspekte des
Video
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B1 Arbeitsweise von Computern - Pythonkurs (PDF)
Die Datei enthält die Präsentation „B1 Arbeitsweise von Computern - Pythonkurs“. In diesem ersten Abschnitt diskutieren wir die grundlegendsten
Präsentation
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B1 Arbeitsweise von Computern - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter Notebook zur selbstständigen Bearbeitung des Inhaltes dieses Abschnitts. In diesem ersten Abschnitt diskutieren wir
Übung
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B4a Variablen und Zuweisungen - Pythonkurs (MP4)
Die Datei enthält das Video „B4a Variablen und Zuweisungen - Pythonkurs“. Innerhalb jedes (nicht-trivialen) Programms müssen Daten (Zwischenergebnisse
Video
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B4a Variablen und Zuweisungen - Pythonkurs (PDF)
Die Datei enthält die Präsentation „B4a Variablen und Zuweisungen - Pythonkurs“. Innerhalb jedes (nicht-trivialen) Programms müssen Daten
Präsentation
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)
Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Video
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
Video
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Video
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
Video
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Selbstlernkurs zum Thema Datafizierung von Schule
Der Kurs bietet einen Einblick in zentrale Themenfelder im Kontext der Datafizierung von Schule – also der zunehmenden Verwendung digitaler Daten im
Bild
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E4c Miniübungen: variable Anzahl von Argumenten - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter-Notebook zur Bearbeitung von „E4c Miniübungen: variable Anzahl von Argumenten - Pythonkurs“. In dieser Miniübung
Übung
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H7 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
Wir haben nur einen sehr kurzen Abriss über die Konzepte der objektorientieren Programmierung gesehen, aber trotzdem einige neue und wichtige Konzepte
Unterrichtsbaustein
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B8a Tastatureingaben - Pythonkurs (MP4)
Die Datei enthält das Video „B8a Tastatureingaben - Pythonkurs“. Prinzipiell können wir unsere Programme Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung stellen
Video
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B8a Tastatureingaben - Pythonkurs (PDF)
Die Datei enthält die Präsentation „B8a Tastatureingaben - Pythonkurs“. Prinzipiell können wir unsere Programme Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung
Präsentation
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
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B4a Variablen und Zuweisungen - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter Notebook zur selbstständigen Bearbeitung des Inhaltes dieses Abschnitts. Innerhalb jedes (nicht-trivialen) Programms
Übung
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F7b Größere Übungsaufgaben - Pythonkurs (PDF)
Zum Abschluss jedes Lernmoduls stellen wir Ihnen jeweils einige größere Übungsaufgaben zur Verfügung. Diese Übungsaufgaben sind ausführlicher als die
Übung
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