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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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
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
Preis: 75.90 € | Versand*: 5.99 € -
Beratung lernen (Beushausen, Jürgen)
Beratung lernen , Das Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in integrative und systemische Beratungskonzepte, um praxisnah die eigenen Beratungskompetenzen zu entwickeln. Durch den einleitenden Theorieteil bietet der Band den idealen Einstieg in den Bereich der Beratung und verfestigt diesen mit Hilfe verschiedener Arbeitsmaterialien. Beratungskompetenz ist eine grundlegende Handlungsorientierung für alle psychosozialen Arbeitsfelder ¿ das Buch liefert das Grundwissen sowie direkte Umsetzungsstrategien, um die nötigen Fähigkeiten zu entwickeln und diese angemessen und kompetent anzuwenden. Beigefügte Reflexionsbögen, Seminarfragen und Arbeitsblätter komplettieren das Handwerkszeug. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20200217, Produktform: Kartoniert, Beilage: BC, Autoren: Beushausen, Jürgen, Auflage: 20002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 396, Abbildungen: mit 23 Arbeitsbogen, Keyword: Alkoholismus; Armut; Beratung in kritischen Lebenslagen; Beratungskompetenz; Beratungskonzept; Case Management; Drogensucht; Heilpädagogik; Lebenskrisen; Lehrbuch; Missbrauch; Psychoanalytische Ansätze; Psychologie; Psychosoziale Beratung; Psychotraumatologie; Scheidung; Sozialtherapie; Systemische Beratung; Therapie; Tod eines Kindes; Traumabehandlung; Verlust eines Kindes; soziale Arbeit; systemische Beratungskonzepte; utb, Fachschema: Beratung~Consulting~Rat~Psychotherapie - Psychotherapeut~Therapie / Psychotherapie~Behindertenpädagogik (Sonderpädagogik)~Behinderung / Pädagogik~Pädagogik / Behinderung~Pädagogik / Sonderpädagogik~Sonderpädagogik~Sozialeinrichtung~Beratung / Systemische Beratung~Systemische Beratung, Fachkategorie: Sonderpädagogik~Psychotherapie: Beratung, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Sozialpädagogik, Fachkategorie: Sozialberatung, Beratungsstellen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Länge: 216, Breite: 151, Höhe: 27, Gewicht: 598, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783825245788, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 1346152
Preis: 28.90 € | 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 maschinelles Lernen dazu beitragen, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben können Geschäftsprozesse beschleunigt und Fehler minimiert werden. Die kontinuierliche Optimierung durch maschinelles Lernen führt zu einer effizienteren und kostengünstigeren Arbeitsweise.
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Wie kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Effizienz von industriellen Prozessen zu verbessern?
Maschinelles Lernen kann große Mengen von Daten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen. Durch die Anwendung von Algorithmen kann es Prozesse optimieren und automatisieren, um die Produktivität und Effizienz zu steigern. Außerdem ermöglicht maschinelles Lernen die Vorhersage von Ausfällen und die präventive Wartung von Maschinen, um Stillstandszeiten zu minimieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Lernen:
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Lehren und Lernen - aber wie? (Wellenreuther, Martin)
Lehren und Lernen - aber wie? , Jeder weiß, was guter Unterricht ist. Wirklich? Wer in Deutschland eine Lungenentzündung hat, erhält in der Regel ein hochwirksames Medikament, das in vielen experimentellen Studien hinsichtlich seiner Wirksamkeit getestet wurde. Die Verabreichung eines unwirksamen Präparats gilt als Kunstfehler. Was für die Medizin gängige Praxis ist, stößt in der Pädagogik auf Widerstand. Viele Grundschullehrer setzen immer noch die Reichen-Methode "Lesen durch Schreiben" voller Überzeugung im Lese- und Schreibunterricht ein, obwohl diese Methode leistungsschwächeren Schülern schadet! Ohne stichhaltige empirische Belege werden in Deutschland offene Methoden wie Frei- und Projektarbeit, Werkstattunterricht, Wochenplan, und Stationenarbeit als progressive Methoden praktiziert. Diese progressiven Methoden sollen am besten die Heterogenität der Schüler berücksichtigen. Schüler sollen durch diese Methoden am besten lernen, selbständig zu arbeiten. Wenn Verständnisschwierigkeiten auftreten, können andere Schüler helfen; nur im Notfall hilft der Lehrer. Wie viele Lehrer sich gegenseitig bestätigen, wird dieser Ansatz am besten der großen Heterogenität der Schüler gerecht. Eigentlich weiß man es besser: Schließlich wurden in den letzten Jahrzehnten zu den Prozessen schulischen Lernens tausende Experimente durchgeführt. Danach fördern Lehrer ihre Schüler tatsächlich am besten, wenn sie die Rolle eines Regisseurs des Lernens, und nicht nur die Rolle eines Lernberaters übernehmen. Wo sind denn die empirischen Belege dafür, dass Schüler durch oberflächliches Bearbeiten von Arbeitsblättern mehr lernen als durch direktes Instruieren? Vor gut 20 Jahren habe ich mir solche Fragen gestellt und - vergebens - nach hieb- und stichfesten empirischen Belegen für die Überlegenheit "progressiver" Methoden gesucht. Eigene Studien zur langen Stationenarbeit bestätigten meine Befürchtung: Die "progressive Methode" lange Stationsarbeit führte im Vergleich zu direkter Instruktion zu völlig unbefriedigenden Lernergebnissen. Nur in Doppelstunden geblockte, segmentierte Stationenarbeit führte zu ähnlich guten Ergebnissen wie direkte Instruktion. Einiges spricht dafür, dass durch die offenen, entdeckenden Methoden die schwächeren Schüler aus bildungsfernen Schichten benachteiligt werden. Bei diesen Schülern können die Eltern die Schwächen des schulischen Lehrangebots nicht kompensieren. Seit der ersten Auflage von "Lehren und Lernen - aber wie?" sind vor allem in den USA viele weitere experimentelle Forschungen zu den Grundlagen des Lehrens und Lernens, zu Bedingungen, unter denen Gruppenarbeitsmethoden oder Hausaufgaben lernwirksam sind, zur Qualität des Unterrichts, zu Fragen effektiven Übens und Förderns, zur Wirkung von Tests sowie zur Wirkung von Feedback durchgeführt worden. Diese Forschungen wurden in der völligen Neubearbeitung von "Lehren und Lernen - aber wie?" berücksichtigt. Im Unterschied zu Hattie's "Visible Learning" stützt sich "Lehren und Lernen - aber wie?" vor allem auf experimentelle Forschungen. In Bereichen, in denen sich "Meta-Analysen" überwiegend auf experimentelle Forschungen stützen (z. B. zur "direkten Instruktion"), komme ich zu ähnlichen Folgerungen wie Hattie. In anderen Bereichen (z. B. Methoden der Gruppenarbeit, Hausaufgaben) ergeben sich große Differenzen. Viele Meta-Analysen, auf die sich Hattie hier stützt, wie z. B. die Meta-Analysen zum kooperativen Lernen, zur Lernwirksamkeit von Hausaufgaben sowie zum erkundungsbasierten Lernen sind das Papier nicht wert, auf dem sie gedruckt sind. Hoffentlich führt eine offene Diskussion solcher problematischer Analysen dazu, dass Pädagogik eine normale Wissenschaft wird: Eine, die neue Methoden erst sorgfältig prüft, bevor diese in Schulen weitflächig eingesetzt werden. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 10., unveränderte Aufl., Erscheinungsjahr: 201904, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundlagen der Schulpädagogik#50#, Autoren: Wellenreuther, Martin, Auflage: 23010, Auflage/Ausgabe: 10., unveränderte Aufl, Keyword: Schulpädagogik, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen, Fachkategorie: Schule und Lernen, Warengruppe: HC/Erziehung/Bildung/Allgemeines /Lexika, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIV, Seitenanzahl: 443, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media, Länge: 238, Breite: 171, Höhe: 38, Gewicht: 878, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: A37950616, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.80 € | Versand*: 0 € -
Wir lernen Martin Luther kennen (Schlak, Silke)
Wir lernen Martin Luther kennen , "Martinus Luther war ein Christ, ein glaubensstarker Mann. Weil heute sein Geburtstag ist, zünd ich mein Lichtlein an." - So beginnt eines der bekanntesten Martini-Lieder, das Kinder zu Ehren Martin Luthers singen. Wer war dieser Mann und in welcher Zeit hat er gelebt? Wie wurde er Mönch? Und warum kam es zum Bruch mit der katholischen Kirche? Diesen und anderen spannenden Fragen gehen die Schüler in dieser Lernwerkstatt auf den Grund. Im Mittelpunkt stehen hierbei die Person und das Wirken Martin Luthers. Die Kinder bearbeiten zu den Stationen seines Lebens Texte, lösen Rätsel, basteln eine Lutherrose und vieles mehr. Darüber hinaus erforschen sie die Ursprünge des Reformationstages und andere Bräuche im Gedenken an Luther. Ein Luther-Quiz rundet die Werkstatt ab. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Ausgabe: Kopiervorlagen, Schnellhefter, Erscheinungsjahr: 20161107, Produktform: Pergament, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Beilage: mit CD-ROM, editierbare Microsoft® Word® Dateien, Autoren: Schlak, Silke, Auflage/Ausgabe: Kopiervorlagen, Schnellhefter, Seitenzahl/Blattzahl: 69, Keyword: 3. und 4. Klasse; Glaubensfragen; Grundschule; Religion evangelisch, Fachschema: Religionsunterricht / Lehrermaterial, Themenvorschläge~Lernmittel~Unterrichtsmedium~Luther, Martin, Fachkategorie: Schule und Lernen~Unterrichtsmaterialien~Protestantismus, evangelische und protestantische Kirchen, Bildungszweck: für den Primarbereich, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: GRS, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Religiöse Unterweisung, Religionsunterricht, Thema: Verstehen, Schulform: GRS, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49011000, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49011000, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Lernbiene Verlag i.d. AAP, Verlag: Lernbiene Verlag i.d. AAP, Verlag: Lernbiene, Länge: 208, Breite: 296, Höhe: 10, Gewicht: 258, Produktform: Ordner, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Beinhaltet: B0000073525001 9783956644276-1 B0000073525002 9783956644276-2, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 2906739
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33 Methoden Lernen lernen (Kroll-Gabriel, Sandra)
33 Methoden Lernen lernen , Mit 33 kreativen Methoden Grundschülern in den Klassen 1-4 alles zum Thema Lernen lernen abwechslungsreich vermitteln. Abwechslungsreiches Lerntraining von Anfang an! Mit diesem Band erhalten Sie eine Sammlung von 33 praxiserprobten und kreativen Methoden, mit deren Hilfe Ihre Schülerinnen und Schüler in der Grundschule handlungsorientiert und abwechslungsreich das Lernen lernen. Durch eine Lerntypenanalyse können sie beispielsweise erkennen, über welche Lernkanäle ihnen das Lernen am besten gelingt. Lernen lernen Darüber hinaus bietet Ihnen der Band spannende Unterrichtsideen für die Bereiche Lernplanung und Lernorganisation sowie für die Themen Lernstrategien und Lernflexion. Vermitteln Sie Ihren Schülerinnen und Schülern, wie sie beispielsweise einen Lernplan aufstellen oder ihren gelernten Stoff sinnvoll dokumentieren! Einfacher Einsatz im Unterricht Jede der Methoden ist auf jeweils einer Seite kurz und prägnant beschrieben. In vielen Fällen bietet der Band zusätzlich passende Materialien mit kindgerecht aufbereiteten Kopiervorlagen, mit deren Hilfe die Schülerinnen und Schüler die Methoden sofort anwenden können. Die Themen: - Voraussetzungen für das Lernen - Lernorganisation und Lernplanung - Lernstrategien und Lernmethoden - Lerndokumentation und Lernreflexion Der Band enthält: - 33 kreative Methoden für den Kompetenzbereich Lernen lernen - passende Materialien als Kopiervorlagen , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202004, Produktform: Geheftet, Titel der Reihe: 33 Methoden Grundschule##, Autoren: Kroll-Gabriel, Sandra, Seitenzahl/Blattzahl: 80, Keyword: 1. bis 4. Klasse; Grundschule; Methoden & Projekte; Methodentraining für Schüler, Fachschema: Grundschule / Lehrermaterial~Grundschule / Pädagogik, Didaktik~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik, Fachkategorie: Schule und Lernen~Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden, Bildungszweck: für den Primarbereich, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: GRS, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Schulform: GRS, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag i.d.AAP LW, Verlag: Auer Verlag, Länge: 297, Breite: 213, Höhe: 8, Gewicht: 256, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0010, Tendenz: -1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 2340349
Preis: 24.99 € | Versand*: 0 € -
Bewegtes Lernen
Bewegtes Lernen , Lernen ist ein Prozess, an dem der gesamte Organismus beteiligt ist. Denn die Lernenden sind nie ausschließlich mit ihrem Kopf anwesend, sondern haben immer den ganzen Körper dabei. Die Begriffe Lernen und Bewegung sind untrennbar miteinander verbunden. Das menschliche Potenzial kann durch eine sinnvolle Gestaltung des "Bewegten Lernens" optimal genutzt werden. In diesem Sammelband werden auf verständliche Art und Weise zunächst zahlreiche wissenschaftliche Erkenntnisse aus praxisnahen Untersuchungen im Lehr- und Lernprozess erläutert und deren Bedeutungen für die unterrichtliche Arbeit abgeleitet. Unter dem Stichwort Schule reichen die Beiträge von der Vorschule über den großen Bereich Schule bis hin zur Hochschule. Anschließend werden 30 ausgewählte Best-Practice-Beispiele sehr anschaulich präsentiert. Sie zeigen, dass bewegtes Lernen in jedem Fach und in ganz unterschiedlichen Situationen angewendet werden kann. Insgesamt 70 Autorinnen und Autoren aus vielfältigen Fachbereichen mit verschiedenen akademischen Funktionen geben in diesem Handbuch ihre Erfahrungen weiter und unterstreichen die hohe Bedeutung und einfache Anwendbarkeit bewegten Lernens. Dieses Buch ist für alle, die - wie wir Herausgeber - etwas bewegen wollen... , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20200309, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Andrä, Christian~Macedonia, Manuela, Seitenzahl/Blattzahl: 356, Keyword: Neurobiologie; kognitive Funktionen; Bewegung, Fachschema: Sport / Theorie, Forschung, Studium~Sport / Sportunterricht~Sportunterricht, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Sport/Sonstige Sportarten, Fachkategorie: Sportwissenschaft, Sportunterricht, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Lehmanns Media GmbH, Verlag: Lehmanns Media GmbH, Verlag: Lehmanns Media GmbH, Länge: 244, Breite: 172, Höhe: 25, Gewicht: 874, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.00 € | Versand*: 0 €
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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.
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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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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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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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