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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Produkte zum Begriff Überzeugungen-von-Lehrkräften-Fachbücher:
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Burnout bei Lehrkräften, Fachbücher von Fabian FürstBurnout ist schon lange kein Modebegriff mehr. Viele Lehrerinnen und Lehrer erkranken bereits in jungen Jahren an Burnout. Dabei ist jedoch zu beachten, dass nicht nur persönliche Eigenschaften eine Rolle spielen, sondern die Hinführung zur Erkrankung auch durch bildungspolitische Systeme unterstützt werden. Für viele Lehrerinnen und Lehrer, aber auch anderen Personen im Erziehungs- und Bildungssystem, ist es wichtig, der Gefahr von Burnout oder anderen ähnlichen Erkrankungen vorzubeugen. Dieses Buch gibt Aufschluss darüber, was Burnout überhaupt ist und welche Ursachen es haben kann. Über spezifische Belastungsfaktoren aus der Schule wie zum Beispiel schülerbezogene oder lärmbezogene Belastungen werden auch gezielte Präventions- und Interventionsmassnahmen gegen Burnout vorgestellt und erklärt.26,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Performanzentwicklung in der Ausbildung von Lehrkräften, Fachbücher von Matthias BaumgartnerKompetent nennen wir Lehrkräfte dann, wenn sie nicht nur wissen, was sie tun sollten, sondern auch tun können, was sie wissen. Kompetenz ist dementsprechend mehr als die Summe der einzelnen Teilaspekte (z. B. professionelles Wissen, selbstregulative Fähigkeiten etc.) und steht in einem unmittelbaren Zusammenhang zum konkreten performativen Handeln in einer realen beruflichen Welt. Sollen angehende Lehrkräfte in ihrer Ausbildung authentisch auf die spätere Berufstätigkeit vorbereitet werden, so sollte das begriffliche Geschwisterpaar Kompetenz und Performanz folglich nicht losgelöst voneinander gedacht werden. Denn Kompetenz ohne Performanz ist leer, Performanz ohne Kompetenz ist blind. In dieser Interventionsstudie wird die Wirksamkeit eines entwickelten Lehrkonzepts hinsichtlich des feedbackbezogenen Performanzfortschritts von angehenden Sportlehrkräften untersucht. Der Band ist als Plä.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Überzeugungen von Lehrkräften, Fachbücher von Julia DohrmannPädagogische Überzeugungen von Lehrkräften sind ein zentraler Aspekt ihrer professionellen Kompetenz, der für Schul- und Unterrichtsqualität bedeutsam ist. In dieser Studie wird untersucht, mit welchen Unterrichtsmerkmalen allgemeine pädagogische Überzeugungen von Lehrkräften zusammenhängen und wie diese Überzeugungen, vermittelt über das Unterrichtshandeln, mit Lernergebnissen von Schülerinnen und Schülern korrespondieren. Dies geschieht durch eine Sekundäranalyse der Drei-Länder-Studie von Helmut Fend aus den Jahren 1978/79. Ziel der Arbeit ist es, die Beziehungen zwischen allgemeinpädagogischen Überzeugungen, Unterricht und Lernergebnissen unter Berücksichtigung des aktuellen theoretischen und methodischen Forschungsstandes zu analysieren. Es zeigt sich, dass im Englischunterricht die pädagogischen Überzeugungen der Lehrkräfte mit einem unterstützenden Unterrichtsklima und – vermittelt über adaptives Unterrichtshandeln – mit den Lernergebnissen der Schülerinnen und Schüler im affektiven Bereich zusammenhängen.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sprachverarbeitung, Fachbücher von Tobias Kaufmann, Beat PfisterDas Buch erklärt die wesentlichen Ansätze zur Sprachsynthese und zur Spracherkennung und vermittelt die dafür relevanten Grundlagen. Dazu gehören insbesondere: Grundkenntnisse über die menschliche Sprachproduktion und Sprachwahrnehmung, Eigenschaften von Sprachsignalen und ihre Darstellung, Grundkenntnisse in Linguistik, insbesondere Phonetik, Morphologie und Syntax, die wichtigsten Transformationen und Methoden der digitalen Sprachsignalverarbeitung, statistische Ansätze zur Beschreibung vieldimensionaler Grössen und komplexer Zusammenhänge (Hidden-Markov-Modelle und neuronale Netze), sowie die Formulierung und Anwendung von Wissen in der Form von Regeln. Die 2. Auflage des Buches enthält ein neues Kapitel über die polyglotte Sprachsynthese, die gemischtsprachigen Text korrekt vorlesen kann. Zusätzlich werden sowohl für die Sprachsignalproduktion als auch für die Spracherkennung die neuesten Ansätze eingeführt.69,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Burnout bei Lehrkräften, Fachbücher von Fabian FürstBurnout ist schon lange kein Modebegriff mehr. Viele Lehrerinnen und Lehrer erkranken bereits in jungen Jahren an Burnout. Dabei ist jedoch zu beachten, dass nicht nur persönliche Eigenschaften eine Rolle spielen, sondern die Hinführung zur Erkrankung auch durch bildungspolitische Systeme unterstützt werden. Für viele Lehrerinnen und Lehrer, aber auch anderen Personen im Erziehungs- und Bildungssystem, ist es wichtig, der Gefahr von Burnout oder anderen ähnlichen Erkrankungen vorzubeugen. Dieses Buch gibt Aufschluss darüber, was Burnout überhaupt ist und welche Ursachen es haben kann. Über spezifische Belastungsfaktoren aus der Schule wie zum Beispiel schülerbezogene oder lärmbezogene Belastungen werden auch gezielte Präventions- und Interventionsmassnahmen gegen Burnout vorgestellt und erklärt.26,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , 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, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, 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: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Performanzentwicklung in der Ausbildung von Lehrkräften, Fachbücher von Matthias BaumgartnerKompetent nennen wir Lehrkräfte dann, wenn sie nicht nur wissen, was sie tun sollten, sondern auch tun können, was sie wissen. Kompetenz ist dementsprechend mehr als die Summe der einzelnen Teilaspekte (z. B. professionelles Wissen, selbstregulative Fähigkeiten etc.) und steht in einem unmittelbaren Zusammenhang zum konkreten performativen Handeln in einer realen beruflichen Welt. Sollen angehende Lehrkräfte in ihrer Ausbildung authentisch auf die spätere Berufstätigkeit vorbereitet werden, so sollte das begriffliche Geschwisterpaar Kompetenz und Performanz folglich nicht losgelöst voneinander gedacht werden. Denn Kompetenz ohne Performanz ist leer, Performanz ohne Kompetenz ist blind. In dieser Interventionsstudie wird die Wirksamkeit eines entwickelten Lehrkonzepts hinsichtlich des feedbackbezogenen Performanzfortschritts von angehenden Sportlehrkräften untersucht. Der Band ist als Plä.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Die Arbeits- und Gesundheitssituation von Lehrkräften, Fachbücher von Eva-Maria BennemannIn zahlreichen deutschen Bundesländern wurden in den letzten Jahren neue integrierte Sekundarschulen eingeführt, in denen alle Schülerinnen und Schüler gemeinsam lernen, wie beispielsweise Gemeinschaftsschulen, Stadtteilschulen und Regionalschulen. Die Arbeit an diesen Schulen ist für Lehrkräfte mit zeit- und arbeitsintensiven Herausforderungen verbunden. Dazu gehört der produktive Umgang mit Heterogenität sowie die Konzeptentwicklung auf Schulebene. Basierend auf einer eigenen, lehrerspezifischen Erweiterung des Belastungs-Beanspruchungs-Konzepts fokussiert die vorliegende Studie die (gewandelte) Arbeitssituation von Lehrkräften an einer solchen Schulart. Welche Aufgaben sind von ihnen zu bewältigen? Welche Belastungen sind damit verbunden und welche Ressourcen stehen ihnen zur Verfügung? Diese Fragen werden anhand umfangreicher Interview- und Beobachtungsdaten aus dem Projekt "Wissenschaftliche Begleitforschung Gemeinschaftsschulen in Baden-Württemberg" beantwortet. Mit zahlreichen Detailbefunden und Anregungen für eine gesundheitsgerechte Gestaltung von Lehrerarbeit wendet sich das Buch über Schulleitungen und Lehrkräfte hinaus auch an bildungspolitische Entscheidungsträger und die interessierte Öffentlichkeit.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Inklusiver Mathematikunterricht aus Sicht von Lehrkräften, Fachbücher von Nina Nike OssenkoppInklusiver Mathematikunterricht – ein Spannungsverhältnis zwischen Theorie und Praxis? Inklusion ist seit dem Inkrafttreten der UN-Behindertenrechtskonvention im März 2009 ein Anspruch, dem sich Lehrkräfte an deutschen Grundschulen stellen müssen. Dies bedeutet auch, dass die einzelnen Fachdidaktiken ein Umdenken vollziehen mussten. So wurden auch in der Mathematikdidaktik spezifische Konzepte erarbeitet, die es ermöglichen sollen, dass alle Kinder – mit oder ohne sonderpädagogischen Förderbedarf – am gemeinsamen Mathematikunterricht teilhaben können. In diesem Buch thematisiert Nina Ossenkopp die Frage, inwiefern sich ein inklusiver Mathematikunterricht auf der Basis des aktuellen Entwicklungsstands einer inklusiven Mathematikdidaktik bereits realisieren lässt und welche Spannungen zwischen der Theorie und der Praxis bestehen. Um diese Frage beantworten zu können, wird im ersten Teil der Arbeit rekonstruiert, welche Leitideen, Methoden und Vorstellungen in der Mathematikdidaktik für einen inklusiven Mathematikunterricht existieren. Im zweiten Teil wird der Frage nachgegangen, wie sich ein inklusiver Mathematikunterricht aus Perspektive der Lehrkräfte auch tatsächlich gestalten lässt. Welche Herausforderungen und Chancen sehen sie im inklusiven Mathematikunterricht? Was bedeutet für sie der Versuch, unter den gegebenen Rahmenbedingungen den Mathematikunterricht inklusiv zu gestalten?.54,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
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* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.