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Projektziele - Arbeitsblatt
Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.
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Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie
Kurs
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)
In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw
Video
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15 Fragen 15 Minuten - Infotext
Das Format "15 Fragen 15 Minuten" zielt auf die Stärkung des selbststänidgen und autonomen Lernens am Schüler:innenseite. Schüler:innen erhalten 15
Text
Im Fokus
EU-Regeln zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht
Was bedeuten sie für Berufliche Schulen und Lehrkräfte?
HubbS-Redaktion
News
Neue Fortbildung zu Künstlicher Intelligenz
Die IHK hat eine neue KI-Fortbildung für Auszubildende und Lehrkräfte der beruflichen Bildung entwickelt.
HubbS-Redaktion
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Konsistente Daten" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
Video
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
Kurs
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
Interaktion
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
Interaktion
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die
Kurs
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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