Produkt zum Begriff Continuous 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 , >
Preis: 49.28 € | 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 € -
Flaxta Continuous white (2010) OneSize
Erleben Sie eine neue Dimension des Skifahrens mit der Continuous Skibrille von Flaxta. Diese unisex Skibrille wurde speziell entwickelt, um Ihre Sicht auf der Piste zu erweitern und Ihnen ein unvergleichliches Skierlebnis zu bieten. Flaxta, bekannt für seine innovativen Designs und hochwertigen Materialien, bietet mit diesem Modell eine perfekte Kombination aus Stil und Funktionalität. Die Continuous Skibrille ist ideal für alle, die beim Skifahren keine Kompromisse eingehen möchten. Dank ihrer ergonomischen Passform eignet sie sich für alle Geschlechter und bietet optimalen Tragekomfort, selbst bei langen Tagen auf der Piste. Die Brille schützt nicht nur vor Wind und Wetter, sondern auch vor schädlichen UV-Strahlen, sodass Sie sich ganz auf Ihre Abfahrten konzentrieren können. Mit ihrem modernen Design und den hochwertigen Materialien ist die Continuous Skibrille von Flaxta nicht nur ein funktionales, sondern auch ein stilvolles Accessoire für jeden Skifahrer. Egal, ob Sie ein erfahrener Profi oder ein begeisterter Anfänger sind, diese Brille wird Ihre Sicht auf das Skifahren revolutionieren und Ihnen helfen, Ihre Leistung zu maximieren. Produktdetails Optimal für: Skifahren
Preis: 142.45 € | Versand*: 0.00 €
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Wann braucht man das Past Continuous?
Das Past Continuous wird verwendet, um über eine Handlung oder einen Zustand zu sprechen, der zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit im Gange war. Es wird oft verwendet, um eine längere Handlung zu beschreiben, die unterbrochen wurde oder um den Kontext für eine andere Handlung in der Vergangenheit zu schaffen. Zum Beispiel: "I was studying when my friend called me." Es wird auch verwendet, um zwei Handlungen zu vergleichen, die gleichzeitig in der Vergangenheit stattfanden. Zum Beispiel: "She was cooking dinner while he was watching TV." Insgesamt wird das Past Continuous verwendet, um eine fortlaufende Handlung oder einen Zustand in der Vergangenheit zu betonen.
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Wie beeinflusst Machine Learning die zukünftige Entwicklung von Technologie und Gesellschaft?
Machine Learning ermöglicht die Entwicklung von fortschrittlicheren Technologien, die bisherige Grenzen überschreiten. Es kann die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen verbessern und neue Möglichkeiten für Innovationen schaffen. Gleichzeitig birgt es jedoch auch ethische und soziale Herausforderungen, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen.
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Was sind die Vorteile von Continuous Integration in der Softwareentwicklung?
Continuous Integration ermöglicht eine kontinuierliche Integration von Codeänderungen, um Konflikte frühzeitig zu erkennen und zu lösen. Dadurch wird die Qualität des Codes verbessert und die Entwicklungszeit verkürzt. Zudem ermöglicht CI eine automatisierte Bereitstellung von Software, was die Effizienz des Entwicklungsprozesses steigert.
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Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?
Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt.
Ähnliche Suchbegriffe für Continuous Learning:
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.versandapo.de erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 € -
Nuk Easy Learning Esslernschale
Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke www.apo.com erworben werden.
Preis: 10.15 € | Versand*: 3.99 € -
Flaxta Continuous black (1010) OneSize
Erleben Sie eine neue Dimension des Skifahrens mit der Continuous Skibrille von Flaxta. Diese unisex Skibrille wurde speziell entwickelt, um Ihre Sicht auf der Piste zu erweitern und Ihnen ein unvergleichliches Skierlebnis zu bieten. Flaxta, bekannt für seine innovativen Designs und hochwertigen Materialien, bietet mit diesem Modell eine perfekte Kombination aus Stil und Funktionalität. Die Continuous Skibrille ist ideal für alle, die beim Skifahren keine Kompromisse eingehen möchten. Dank ihrer ergonomischen Passform eignet sie sich für alle Geschlechter und bietet optimalen Tragekomfort, selbst bei langen Tagen auf der Piste. Die Brille schützt nicht nur vor Wind und Wetter, sondern auch vor schädlichen UV-Strahlen, sodass Sie sich ganz auf Ihre Abfahrten konzentrieren können. Mit ihrem modernen Design und den hochwertigen Materialien ist die Continuous Skibrille von Flaxta nicht nur ein funktionales, sondern auch ein stilvolles Accessoire für jeden Skifahrer. Egal, ob Sie ein erfahrener Profi oder ein begeisterter Anfänger sind, diese Brille wird Ihre Sicht auf das Skifahren revolutionieren und Ihnen helfen, Ihre Leistung zu maximieren. Produktdetails Optimal für: Skifahren
Preis: 142.45 € | Versand*: 0.00 € -
Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 €
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Welche Voraussetzungen gibt es für Deep Learning mit Python?
Um Deep Learning mit Python durchführen zu können, benötigt man grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung sowie in den relevanten Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. Es ist auch hilfreich, ein Verständnis für lineare Algebra und Statistik zu haben, da diese Konzepte in Deep Learning eine wichtige Rolle spielen. Darüber hinaus ist es von Vorteil, über ausreichend Rechenleistung zu verfügen, da Deep Learning-Modelle oft große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen.
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Was ist der Unterschied zwischen dem Past Simple und dem Past Continuous?
Das Past Simple wird verwendet, um über abgeschlossene Handlungen in der Vergangenheit zu sprechen, während das Past Continuous verwendet wird, um über Handlungen zu sprechen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit stattfanden und möglicherweise noch nicht abgeschlossen waren. Das Past Simple wird oft für einzelne Handlungen verwendet, während das Past Continuous für längere Handlungen oder Handlungen, die im Hintergrund stattfinden, verwendet wird.
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Wie kann Machine Learning-Technologie dazu beitragen, menschliche Entscheidungen zu verbessern?
Machine Learning-Technologie kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Dadurch können fundiertere Entscheidungen getroffen werden. Zudem kann Machine Learning dabei helfen, menschliche Vorurteile zu reduzieren, indem Entscheidungen auf objektiven Daten basieren.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Machine Learning in verschiedenen Branchen?
Machine Learning wird in der Gesundheitsbranche eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Finanzbranche wird es genutzt, um Betrug zu erkennen und Risikomodelle zu verbessern. Im Einzelhandel wird Machine Learning verwendet, um das Kaufverhalten der Kunden vorherzusagen und personalisierte Empfehlungen zu geben.
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