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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklärt, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken funktioniert
Video
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C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution“ erklärt an einem Beispiel mit Bilderkennung, wie zweidimensionale Filterkerne
Video
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C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse (Video)
Das Video „C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse“ diskutiert die Principal Components Analysis (PCA
Video
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C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklärt die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen für den Fall
Video
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay (Video)
Das Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklärt das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting bei
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
Video
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
Video
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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
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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
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Lieferanten für IT-Arbeitsplätze auswählen
Die Schülerinnen und Schüler analysieren eine Problemstellung und entwickeln Lösungsansätze, sammeln Kundenwünsche und vergleichen Merkmale von
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein
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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
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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
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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
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Digitale Technik im Alltag | Arbeitsblatt 1: Was versteht man unter digitaler Technik?
Die Datei enthält ein Arbeitsblatt der Unterrichtsreihe "Digitale Technik im Alltag": Die Lernenden erarbeiten eine erste Definition des Begriffs
Arbeitsblatt
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C8-6 Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine
Ziel dieses Jupyter Notebooks zum Thema „Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine“ ist es, die Clusteranalyse an einem praktischen Beispiel
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Der erste Elektromotor
Vor ca.170 Jahren begann man, die anziehenden und abstoßenden Kräfte von Elektromagneten technisch zu nutzen. Im Jahre 1835 baute der aus Potsdam
Unterrichtsbaustein
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Auswerten von Entladekurven
Aus Messwerten von der Entladung eines Kondensators kannst du mit verschiedenen Methoden die konkreten Werte für die Parameter der Exponentialfunktion
Unterrichtsbaustein
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