Produkt zum Begriff Learning:
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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 , >
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School Development, Teacher Training, and Digital Learning Contexts
School Development, Teacher Training, and Digital Learning Contexts , This book summarizes the results of a multimethod project on school development performed during the COVID-19 pandemic. It combines innovative theoretical approaches and findings as well as long-term online research activities in which student assessments delivered the bases for adaptive teacher trainings. The theoretical foundations relate to sustainable conditions of classroom and school development, an approach to personality development, and a focus on instructional coherence. Empirical findings concern the development of learning-strategy use and classroom needs over time as well as a model for effective teacher education and related course evaluations. A further research area concerns advanced perspectives from digital-learning research, such as the effects of social media in classrooms, mixed and virtual learning materials, computer-based collaborative learning, and innovative interventions in media research. The book is aimed at researchers, teacher trainers, instructional designers, and practitioners in the field of school development as well as teacher education. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Handbook Transdisciplinary Learning
Handbook Transdisciplinary Learning , What is transdisciplinarity - and what are its methods? How does a living lab work? What is the purpose of citizen science, student-organized teaching and cooperative education? This handbook unpacks key terms and concepts to describe the range of transdisciplinary learning in the context of academic education. Transdisciplinary learning turns out to be a comprehensive innovation process in response to the major global challenges such as climate change, urbanization or migration. A reference work for students, lecturers, scientists, and anyone wanting to understand the profound changes in higher education. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202308, Produktform: Kartoniert, Beilage: Kt, Titel der Reihe: Hochschulbildung: Lehre und Forschung#6#, Redaktion: Philipp, Thorsten~Schmohl, Tobias, Seitenzahl/Blattzahl: 422, Abbildungen: 10 Farbabbildungen, Themenüberschrift: EDUCATION / Organizations & Institutions, Keyword: Education; Educational Research; Interdisciplinarity; Pedagogy; Philosophy of Science; Sociology of Education; Theory of Education; Transdisciplinarity; Transfer; Transformative Science; University; University Teaching, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Pädagogik / Theorie, Philosophie, Anthropologie~Studium, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen~Pädagogik: Theorie und Philosopie~Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Fachspezifischer Unterricht, Warengruppe: TB/Bildungswesen (Schule/Hochschule), Fachkategorie: Schule und Lernen: Philosophie und Ethik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Gost, Roswitha, u. Karin Werner, Länge: 225, Breite: 147, Höhe: 30, Gewicht: 662, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2879657
Preis: 31.42 € | Versand*: 0 € -
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 €
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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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Wie haben E-Learning Plattformen den Zugang zu Bildung verändert? Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zu traditionellen Lernmethoden?
E-Learning Plattformen haben den Zugang zu Bildung erleichtert, da sie flexibles Lernen von überall aus ermöglichen. Sie bieten eine Vielzahl von Kursen und Materialien an, die individuell angepasst werden können. Zudem ermöglichen sie interaktives Lernen und den Austausch mit anderen Lernenden weltweit.
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Wie kann E-Learning dabei helfen, den Zugang zu Bildung zu verbessern? Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zur herkömmlichen Lernmethoden?
E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall aus, was den Zugang zu Bildung für Menschen in entlegenen Gebieten oder mit Zeitbeschränkungen erleichtert. Durch die Nutzung von digitalen Medien können Lerninhalte interaktiver und personalisierter gestaltet werden, was das Lernen effektiver und motivierender macht. Zudem können durch E-Learning Kosten gesenkt werden, da keine physischen Materialien oder Räume benötigt werden.
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Was sind die Vorteile von E-Learning gegenüber herkömmlichem Präsenzunterricht?
Die Vorteile von E-Learning gegenüber herkömmlichem Präsenzunterricht sind Flexibilität, da Lernende ihren eigenen Zeitplan erstellen können. E-Learning ermöglicht auch den Zugriff auf eine breitere Palette von Lernmaterialien und Ressourcen. Zudem können Lernende in ihrem eigenen Tempo lernen und individuelle Bedürfnisse besser berücksichtigen.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
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"Was sind die Vorteile von E-Learning-Kursen gegenüber traditionellen Lernmethoden?"
E-Learning-Kurse bieten flexible Lernzeiten und -orte, was es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Sie sind kostengünstiger, da keine Reise- oder Unterkunftskosten anfallen. Außerdem ermöglichen sie eine individuelle Anpassung des Lernmaterials an die Bedürfnisse der Lernenden.
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Welche Vorteile bietet das Distance Learning im Vergleich zum traditionellen Präsenzunterricht?
1. Flexibilität: Distance Learning ermöglicht es den Lernenden, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen und von überall aus zu lernen. 2. Kostenersparnis: Durch den Wegfall von Transport- und Unterkunftskosten können die Studierenden Geld sparen. 3. Zugang zu einem breiteren Angebot an Kursen und Dozenten: Durch Distance Learning können Studierende auf Kurse und Experten aus der ganzen Welt zugreifen.
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Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von Deep Learning in der heutigen Gesellschaft?
Deep Learning wird in der Medizin eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Behandlungen zu optimieren. In der Automobilindustrie wird es genutzt, um autonomes Fahren zu ermöglichen. Auch in der Finanzbranche wird Deep Learning verwendet, um Betrug zu erkennen und Risiken zu minimieren.
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"Was sind die Vorteile von E-Learning-Kursen gegenüber traditionellen Kursen?"
Die Vorteile von E-Learning-Kursen gegenüber traditionellen Kursen sind Flexibilität, da die Lernenden ihren eigenen Zeitplan erstellen können. E-Learning-Kurse sind oft kostengünstiger, da keine Reise- oder Unterkunftskosten anfallen. Zudem ermöglichen sie den Zugriff auf eine breitere Palette von Kursen und Experten aus der ganzen Welt.
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