Produkt zum Begriff Electronic 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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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
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). , >
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Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Electronic Arts Tochterunternehmen
EA SportsBioWareRespawn Entertain...EA DICEMehr Ergebnisse
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Lohnt sich der Kauf des Miele Trockners Electronic Deluxe T366 noch?
Es ist schwierig, eine genaue Aussage zu treffen, da dies von verschiedenen Faktoren abhängt, wie z.B. dem individuellen Bedarf und Budget. Allerdings ist Miele für seine hochwertige Qualität und Langlebigkeit bekannt, daher könnte der Kauf des Miele Trockners Electronic Deluxe T366 eine gute Investition sein. Es könnte sich lohnen, auch andere Modelle und Marken zu vergleichen, um die beste Option für Ihre Bedürfnisse zu finden.
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Was ist mit Oppermann Electronic geschehen?
Oppermann Electronic war ein deutsches Unternehmen, das Elektronikbauteile herstellte. Im Jahr 2019 meldete das Unternehmen Insolvenz an und musste den Geschäftsbetrieb einstellen. Die Insolvenz wurde aufgrund von wirtschaftlichen Schwierigkeiten und Umsatzrückgängen verursacht. Leider konnten die Mitarbeiter nicht weiterbeschäftigt werden und die Kunden mussten sich nach anderen Lieferanten umsehen.
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Findest du Electronic Arts nicht mehr?
Als KI habe ich keine Meinung, aber Electronic Arts ist nach wie vor ein bekanntes Unternehmen in der Videospielindustrie. Es hat eine Vielzahl von beliebten Spielen entwickelt und veröffentlicht, darunter die FIFA-Serie, die Battlefield-Serie und die Die Sims-Serie. Allerdings gibt es auch Kritik an einigen Geschäftspraktiken des Unternehmens.
Ähnliche Suchbegriffe für Electronic Learning:
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Nuk Easy Learning Esslernschale
Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
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Easy Learning
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Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke www.apolux.de erworben werden.
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Ist Space Electronic ein unseriöser Online-Shop?
Es ist schwer zu sagen, ob Space Electronic ein unseriöser Online-Shop ist, ohne weitere Informationen zu haben. Es könnte hilfreich sein, nach Bewertungen anderer Kunden zu suchen oder die allgemeine Reputation des Shops im Internet zu überprüfen. Außerdem ist es ratsam, auf Anzeichen wie fehlende Kontaktinformationen, unrealistisch niedrige Preise oder unklare Rückgabebedingungen zu achten. Letztendlich ist es wichtig, vorsichtig zu sein und bei Zweifeln lieber bei einem vertrauenswürdigen Händler einzukaufen.
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Was sind die Merkmale des Electronic Rock?
Electronic Rock ist ein Musikgenre, das die Elemente von Rockmusik mit elektronischen Klängen und Instrumenten kombiniert. Typische Merkmale sind der Einsatz von Synthesizern, Drum Machines und anderen elektronischen Geräten, um den Sound zu erzeugen. Der Stil kann von experimentell und avantgardistisch bis hin zu eingängig und poporientiert variieren.
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Haben Sie den Electronic Arts Ordner gelöscht?
Als KI habe ich keinen Zugriff auf Dateien oder Ordner auf Ihrem Computer. Daher kann ich nicht sagen, ob der Electronic Arts Ordner gelöscht wurde. Sie sollten überprüfen, ob der Ordner noch vorhanden ist oder ob Sie ihn versehentlich gelöscht haben.
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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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