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Produkt zum Begriff Maschinelles Lernen:
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Ziffern schreiben lernen (Jebautzke, Kirstin)
Ziffern schreiben lernen , Im Anfangsunterricht sind gute grafo-motorische Fähigkeiten eine wichtige Voraussetzung für den Lernerfolg. Feinmotorik und Schreiberfahrungen aber müssen geübt werden. Mit dem vorliegenden Ziffernschreibkurs gestalten Sie das Üben motivierend und abwechslungsreich. Das Übungsangebot reicht vom Nachspuren und Erkennen von Ziffern über das Schreiben der Ziffern bis zum Umgang mit dem Zahlenbegriff. Zu jeder Ziffer gibt es jeweils vier Kopiervorlagen mit verschiedenen motivierenden Aufgabenformaten, die die Kinder beim Schreiben lernen unterstützen und das Verständnis für den Mengenbegriff anbahnen. Anregende Illustrationen und spannende Aufgaben motivieren beim Üben. Die 46 Arbeitsblätter eignen sich hervorragend zur Differenzierung sowie für den Einsatz im Rahmen der Wochenplan- oder Freiarbeit. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 201812, Produktform: Mappe, Beilage: Kopiervorlagen, Titel der Reihe: Bergedorfer Kopiervorlagen#.#, Autoren: Jebautzke, Kirstin, Auflage: 18003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 48, Keyword: 1. Klasse/Vorschule; Anfangsunterricht; Grundschule; Mathematik, Fachschema: Didaktik~Unterricht / Didaktik~Mathematik / Lehrermaterial, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik~Mathematik, Algebra, Geometrie, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Unterricht und Didaktik: Religion~Unterricht und Didaktik: Mathematik, Bildungszweck: für den Primarbereich~für die Vorschule, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: VOS, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag, Länge: 297, Breite: 210, Höhe: 12, Gewicht: 313, Produktform: Mappe, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Vorgänger: A20425916, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: -1, Schulform: Vorschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 22.99 € | Versand*: 0 €
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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Wie kann man Ki und maschinelles Lernen mit C verwenden?
Um KI und maschinelles Lernen mit C zu verwenden, kann man auf Bibliotheken wie TensorFlow oder Caffe zurückgreifen, die C-Schnittstellen anbieten. Diese Bibliotheken ermöglichen es, komplexe KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus kann man auch eigene Algorithmen und Modelle in C implementieren, um spezifische Aufgaben im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.
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Sind Datenwissenschaft und maschinelles Lernen also Trends aus KI-Hypes?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind nicht nur Trends aus KI-Hypes, sondern auch wichtige und etablierte Bereiche in der Informatik. Sie basieren auf statistischen Methoden und Algorithmen, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Diese Techniken werden in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Lernen:
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Garantiert kreativ schreiben lernen (Rico, Gabriele)
Garantiert kreativ schreiben lernen , Unter dem Titel Garantiert Schreiben lernen (Writing the Natural Way) hat dieses Buch hunderttausendfach Autoren und Künstlern geholfen, ihren kreativen Fähigkeiten zu vertrauen und ihr natürliches Ausdrucksvermögen zu entfalten. Gabriele Rico geht davon aus, dass wir viel ungezwungener und müheloser schreiben, wenn wir lernen, das rhythmische Zusammenspiel der beiden Gehirnhälften nicht zu blockieren, sondern ungehindert geschehen zu lassen. So entdecken Sie Ihre natürliche Ausdrucksfähigkeit und entwickeln Ihre Kreativität. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202009, Produktform: Leinen, Autoren: Rico, Gabriele, Edition: NED, Seitenzahl/Blattzahl: 348, Keyword: Assoziatives Schreiben; Bildliches Schreiben; Cluster-Methode; Kreatives Schreiben, Fachschema: Creative Writing~Kreatives Schreiben~Schreiben / Kreatives Schreiben~Linguistik~Sprachwissenschaft, Fachkategorie: Sprachwissenschaft, Linguistik, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Kreatives Schreiben, Handbücher, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, Verlag: Autorenhaus Verlag, Verlag: Autorenhaus Verlag, Verlag: Autorenhaus-Verlag, Länge: 211, Breite: 139, Höhe: 38, Gewicht: 504, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0160, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Texte schreiben lernen (Merz-Grötsch, Jasmin)
Texte schreiben lernen , Schreiben ist erlernbar! Rund ein Viertel der deutschen Jugendlichen beendet die schulische Laufbahn mit gravierenden Mängeln in ihren Lese- und Schreibkenntnissen. Viele von ihnen haben zwar die Schriftsprache in der Schule gelernt, ihre Verwendung im Alltag jedoch weitgehend vermieden. "Schreiben ist wichtig", "Schreiben ist schwierig", aber vor allem "Schreiben ist erlernbar"! Diese drei Grundgedanken greift "Texte schreiben lernen" auf und reflektiert den Hintergrund dieser Aussagen. Die Autorin erläutert ausführlich die didaktische Vorgehensweise und Verfahren, die das Schreiben erlernbar machen. Mit diesem Wissen können Sie Ihren Schülern alle Teilprozesse der Textentstehung und die erforderlichen Werkzeuge und Methoden zugänglich machen. Im umfangreichen Praxisteil erhalten Sie konkrete Vorschläge für den Unterricht sowie für die Beurteilung von Schülertexten. Auf der Grundlage der Bildungsstandards und der dort festgelegten Kompetenzen im Arbeitsbereich "Schreiben" bietet der Band vielfältige Praxisbeispiele mit Arbeitsblättern und weiteren Materialien, die im Rahmen größerer Schreibprojekte, aber auch als kleinere Unterrichtseinheiten in ein bis zwei Unterrichtsstunden durchgeführt werden können. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201001, Produktform: Kartoniert, Beilage: CD-ROM, Autoren: Merz-Grötsch, Jasmin, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Fachschema: Schreiben - Schreibunterricht, Bildungsmedien Fächer: Deutsch/ Kommunikation, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~für die Sekundarstufe II, Fachkategorie: Schule und Lernen: Erstsprache: Schreibkompetenz, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer, Länge: 232, Breite: 160, Höhe: 18, Gewicht: 436, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Mit Rechtschreibstrategien richtig schreiben lernen (Spiegel, Ute)
Mit Rechtschreibstrategien richtig schreiben lernen , Was zeichnet einen guten und kompetenzorientierten Rechtschreibunterricht in der Grundschule aus? Wie können Sie den heterogenen Lernvoraussetzungen Ihrer Schüler/innen besser gerecht werden? Das Buch von Ute Spiegel verbindet fachwissenschaftliche und fachdidaktische Grundlagen mit praxisnahen Unterrichtsideen. Es spannt einen Bogen von der Planung, Durchführung von Unterricht bis hin zur Leistungsfeststellung. Orientiert an den Prinzipien der deutschen Orthographie sind alle Themenbereiche des Rechtschreibunterrichts von Klasse 2 bis 4 berücksichtigt. Das Buch zeigt konkrete Möglichkeiten zur Unterstützung der Kinder bei der Ausbildung von Rechtschreibstrategien und bietet passgenaue Übungen. Leitend ist der Gedanke, das Regelmäßige der Orthographie ins Zentrum des Unterrichts zu rücken und die so gewonnenen Muster ausgiebig zu sichern. Dies gelingt besonders durch die Arbeit mit der Silbe. Diagnose ist die Grundlage von Förderung. Wie Diagnostizieren im Alltag leistbar ist, zeigen knappe Raster zu den jeweiligen Lernbereichen. Hier werden fördernde und hemmende Faktoren übersichtlich zusammengefasst. Gute, prototypische Aufgaben zu den unterschiedlichen Lernbereichen erlauben eine differenzierte Unterrichtsgestaltung. Das Buch richtet sich an Lehramtsstudierende, Referendare, Berufsanfänger und erfahrene Lehrkräfte und vermittelt Ihnen hilfreiche Einsichten für Ihre eigene Unterrichtsgestaltung. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201404, Produktform: Kartoniert, Autoren: Spiegel, Ute, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Keyword: Sprachförderung; Regelbildungsprozesse, Fachschema: Rechtschreibung / Lehrermaterial~Deutsch / Lehrermaterial, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Sprache, Literatur, Lese- und Schreibfähigkeit, Bildungszweck: für den Primarbereich, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: GRS, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Text Sprache: ger, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer, Länge: 229, Breite: 161, Höhe: 10, Gewicht: 248, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0020, Tendenz: +1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
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Materialgestütztes Schreiben lernen. Grundlagen - Aufgaben - Materialien: Sekundarstufen I und II
Materialgestütztes Schreiben lernen. Grundlagen - Aufgaben - Materialien: Sekundarstufen I und II , Das Handbuch für Lehrerinnen und Lehrer führt in die Idee materialgestützten Schreibens ein und verortet diesen neuartigen Aufgabentyp innerhalb der Kompetenzbereiche des Deutschunterrichts. Im Anschluss daran werden schreibdidaktische Aspekte sowie die Konstruktion und Bewertung materialgestützter Schreibaufgaben ausführlich dargestellt. Den zweiten, umfangreicheren Teil des Handbuchs nehmen Aufgabenbeispiele für alle Klassen der Sekundarstufen I und II ein - mit detaillierten Hinweisen zum Unterrichtseinsatz sowie allen benötigten Materialien als Kopiervorlagen . , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201609, Produktform: Kartoniert, Seitenzahl/Blattzahl: 272, Keyword: Freie Unterrichtsmaterialien; unabhängige Lehrermaterialien, Fachschema: Deutsch / Lehrermaterial~Schreiben - Schreibunterricht, Fachkategorie: Schule und Lernen: Erstspracherwerb, Region: Brandenburg~Berlin~Baden-Württemberg~Bayern~Bremen~Hessen~Hamburg~Mecklenburg-Vorpommern~Niedersachsen~Nordrhein-Westfalen~Rheinland-Pfalz~Schleswig-Holstein~Saarland~Sachsen~Sachsen-Anhalt~Thüringen, Sprache: Deutsch, Bildungszweck: für die Berufsbildung~für die Sekundarstufe I~für die Sekundarstufe II~Für die Kooperative Gesamtschule~Für die Mittelschule~Für die Mittelstufenschule~Für die Oberschule~Für die Realschule~Für die Realschule plus~Für die Regelschule~Für die Regionale Schule / Regionalschule~Für die Sekundarschule~Für die Stadtteilschule~Für die Werkrealschule / Hauptschule~Für das Gymnasium~Für die Hauptschule~Für die Integrierte Gesamtschule~Für das berufliche Gymnasium~Für die Fachgymnasium~Für die Fachoberschule~6.Lernjahr~7.Lernjahr~8.Lernjahr~9.Lernjahr~10.Lernjahr~11.Lernjahr~12.Lernjahr~13.Lernjahr~Für die Gemeinschaftsschule, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: ABI, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Schulform: ABI BVZ GYM HAS RES SEK, Bundesländer: BB BE BW BY HB HE HH MV NI NW RP SH SL SN ST TH, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Schroedel Verlag GmbH, Verlag: Schroedel Verlag GmbH, Verlag: Schroedel, Länge: 297, Breite: 207, Höhe: 17, Gewicht: 713, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Schulform: Sekundarstufe II, Berufliche Vollzeitschule, Gymnasium, Hauptschule, Realschule, Sekundarschule (alle kombinierten Haupt- und Realschularten), Bundesländer: Brandenburg, Berlin, Baden-Württemberg, Bayern, Bremen, Hessen, Hamburg, Mecklenburg-Vorpommern, Niedersachsen, Nordrhein-Westfalen, Rheinland-Pfalz, Schleswig-Holstein, Saarland, Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 30.00 € | Versand*: 0 €
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Wie funktioniert maschinelles Lernen und welche Anwendungen gibt es dafür?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Es funktioniert, indem Modelle trainiert werden, um Muster in den Daten zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Anwendungen für maschinelles Lernen sind unter anderem in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen und Finanzanalysen zu finden.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch kann sie sich kontinuierlich verbessern und weiterentwickeln. In Zukunft wird maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz spielen.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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