Produkte zum Begriff Learning:
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Spanisch ganz leicht - Grammatik & Wortschatz
Der nächste Urlaub steht an und Sie wollen sich im Alltag verständigen können? Mit dem Sprachtrainer eignen Sie sich den passenden Wortschatz und die wichtigsten Grammatikstrukturen an. Beispiele, Tipps zur Aussprache und über 1.700 gebräuchliche Wörter bringen Sie bis zum Niveau B1. Viel Spaß beim Lernen!
Preis: 2.95 € | Versand*: 6.95 € -
Training Wortschatz - Grammatik. 5./6. Klasse (Lascho, Birgit)
Training Wortschatz - Grammatik. 5./6. Klasse , Jugendliche mit Migrationshintergrund haben oft sprachliche Defizite im Deutschen, die sie daran hindern, dem regulären Deutschunterricht zu folgen. Das umfangreiche Übungsmaterial setzt genau hier an. Es vermittelt das sprachliche und grammatische Rüstzeug so themenspezifisch, dass Ihre Schüler in der Lage sind, sich am Deutschunterricht zu beteiligen. Ihr Wortschatz wird erweitert, sie erhalten geeignete themengebundene Textbausteine und Hilfe bei speziellen Grammatikproblemen. Bei der Orientierung helfen ein Lernausgangstest und ein Abschlusstest, die den individuellen Leistungsstand der Schüler erfassen, um gezielte Unterstützung geben zu können. Das Übungsmaterial sollte parallel zum aktuellen Deutschunterricht eingesetzt werden. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 200907, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Deutsch als Zweitsprache syst. fördern##~Bergedorfer Unterrichtsideen##, Autoren: Lascho, Birgit, Seitenzahl/Blattzahl: 124, Keyword: 5. und 6. Klasse; DaF/DaZ; Sekundarstufe I; Wortschatz, Fachschema: Deutsch / Lehrermaterial~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Deutsch/ Kommunikation, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Religion~Schule und Lernen: Erstspracherwerb~Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden, Sprache: Deutsch, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 296, Breite: 210, Höhe: 10, Gewicht: 387, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0018, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 1229077
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
Fehlerfrei Deutsch. Das Übungsbuch mit Lösungen. Wortschatz, Grammatik, unregelmäßige Verben.
Deutsch zu lernen ist nicht leicht - sei es als Fremdsprache oder im Schulunterricht. Doch selbst Mark Twain, dem die »schreckliche deutsche Sprache« auf seiner Reise durch Europa den letzten Nerv raubte, wäre so mancher Ärger erspart geblieben, hätte er dieses Buch zur Hand gehabt. Denn das Übungsbuch mit Lösungen ist der perfekte Helfer. Unterhaltsam und unkompliziert, für alle Altersgruppen geeignet und mit hilfreichen Beispielen für den Alltag führt es durch den Dschungel von Wortschatz, Grammatik und unregelmäßigen Verben.
Preis: 7.95 € | Versand*: 6.95 €
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Wann verwendet man "learned" und "learning" in der englischen Sprache?
"Learned" wird als Adjektiv verwendet, um jemanden zu beschreiben, der viel Wissen oder Bildung hat. "Learning" wird als Substantiv verwendet, um den Prozess des Lernens oder die Aktivität des Lernens zu beschreiben. Es kann auch als Adjektiv verwendet werden, um auf etwas hinzuweisen, das lehrreich oder informativ ist.
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Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zum traditionellen Lernen?
E-Learning bietet flexible Lernzeiten und -orte, individuelles Lerntempo und Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen. Es ermöglicht außerdem interaktive Lernmethoden und eine bessere Anpassung an unterschiedliche Lernstile. Durch E-Learning können Kosten gesenkt und die Umwelt geschont werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
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Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
Higher Learning (DVD)
Auf dem Campus der sonst angesehenen Columbus-University ist die Hölle los. Alkohol, Drogen, Randale auf verrückten Parties, sogar versuchte Vergewaltigung. Die steigende Brutalität entlädt sich...
Preis: 3.49 € | Versand*: 1.99 €
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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.
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Wo und wie kann man programmieren lernen durch learning by doing?
Man kann programmieren lernen durch learning by doing in verschiedenen Online-Plattformen wie Codecademy, Udemy oder Coursera. Dort gibt es interaktive Übungen und Projekte, die es ermöglichen, direkt am Computer zu programmieren und das Gelernte sofort anzuwenden. Auch in Programmier-Communities wie GitHub oder Stack Overflow kann man durch die praktische Anwendung von Programmierkenntnissen viel lernen. Es ist wichtig, regelmäßig zu üben und eigene Projekte umzusetzen, um das Programmieren wirklich zu beherrschen.
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Was ist eure Meinung zum Distance Learning?
Als KI kann ich keine Meinung haben, aber Distance Learning hat Vor- und Nachteile. Einerseits ermöglicht es den Zugang zu Bildung für Menschen, die keine Möglichkeit haben, physisch an einer Schule oder Universität zu sein. Andererseits kann es schwierig sein, die gleiche Qualität der Bildung und den persönlichen Austausch zu erreichen, der in einem traditionellen Klassenzimmer stattfindet.
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