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Bild: Projektziele - Arbeitsblatt
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Projektziele - Arbeitsblatt
Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.
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Kurs: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
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In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw
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Text: 15 Fragen 15 Minuten - Infotext
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Junge Menschen arbeiten an ihrem Laptop
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EU-Regeln zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht
Was bedeuten sie für Berufliche Schulen und Lehrkräfte?
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Neue Fortbildung zu Künstlicher Intelligenz
Die IHK hat eine neue KI-Fortbildung für Auszubildende und Lehrkräfte der beruflichen Bildung entwickelt.
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
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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”.
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
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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
Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)
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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”.
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Video: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
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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
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Kurs: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
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Interaktion: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)
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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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Interaktion: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 2)
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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.
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Interaktion: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 1)
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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.
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Kurs: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
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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
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)
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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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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)
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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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