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Produkte zum Begriff Positive Learning In The:

Positive Learning In The Age Of Information  Kartoniert (TB)
Positive Learning In The Age Of Information Kartoniert (TB)

While information and communication technology has a vast influence on our lives little is understood about its effects on the way we learn. In the Age of Information students - consciously or not - are learning in diverse formal and informal environments from a broad variety of sources with scientific knowledge competing against unfounded assertions and misinformation and biased data spreading through social and mass media. The Positive Learning in the Age of Information (PLATO) program illustrated by the contributions in this book unites outstanding and highly innovative expertise on the fundamentals of information processing and human learning to investigate a new paradigm of positive learning as a vital morally and ethically oriented approach which is of existential importance to maintaining the civilization standards of a modern society in the digital age.

Preis: 85.59 € | Versand*: 0.00 €
Promoting Positive Learning Experiences in Middle School Education
Promoting Positive Learning Experiences in Middle School Education

Promoting Positive Learning Experiences in Middle School Education , "This book provides research and analysis aimed at the middle school education system and covers many aspects that contribute to the students success"-- , >

Preis: 172.27 € | Versand*: 0 €
Frontiers And Advances In Positive Learning In The Age Of Information (Plato)  Kartoniert (TB)
Frontiers And Advances In Positive Learning In The Age Of Information (Plato) Kartoniert (TB)

Research on students' media use outside of education is just slowly taking off. Influences of information and communication technologies (ICT) on human information processing are widely assumed and particularly effects of dis- and misinformation are a current threat to democracies. Today higher education competes with a very diverse (online) media landscape and domain-specific content from sources of varying quality ranging from high-quality videographed lectures by top-level university lecturers popular-scientific video talks collaborative wikis anonymous forum comments or blog posts to YouTube remixes of discipline factoids and unverified twitter feeds. Self-organizing learners need more knowledge skills and awareness on how to critically evaluate quality and select trustworthy sources how to process information and what cognitive affective attitudinal behavioral and neurological effects it can have on them in the long term. The PLATO program takes on the ambitious goal of uniting strands of research from various disciplines to address these questions through fundamental analyses of human information processing when learning with the Internet. This innovative interdisciplinary approach includes elements of ICT innovations and risks learning analytics and large-scale computational modelling aimed to provide us with a better understanding of how to effectively and autonomously acquire reliable knowledge in the Information Age how to design ICTs and shape social and human-machine interactions for successful learning. This volume will be of interest to researchers in the fields of educational sciences educational measurement and applied branches of the involved disciplines including linguistics mathematics media studies sociology of knowledge philosophy of mind business ethics and educational technology.

Preis: 106.99 € | Versand*: 0.00 €
Atasoyi, Hülya: Learner Autonomy in the Classroom. How to Create a Positive Learning Atmosphere
Atasoyi, Hülya: Learner Autonomy in the Classroom. How to Create a Positive Learning Atmosphere

Learner Autonomy in the Classroom. How to Create a Positive Learning Atmosphere , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 15.95 € | Versand*: 0 €

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, an...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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 da...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist Python Machine Learning?

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerbe...

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Amit: Positive Psychology Of Learning And Development
Amit: Positive Psychology Of Learning And Development

Positive Psychology Of Learning And Development , >

Preis: 21.80 € | Versand*: 0 €
Learning in the Way
Learning in the Way

Learning in the Way , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20000101, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Redaktion: Astley, Jeff, Seitenzahl/Blattzahl: 236, Fachkategorie: Christliches Leben und christliche Praxis, Warengruppe: HC/Religion/Theologie/Allgemeines/Lexika, Fachkategorie: Religiöse Unterweisung, Religionsunterricht, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Gracewing Publishing, Länge: 234, Breite: 156, Höhe: 13, Gewicht: 365, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,

Preis: 21.88 € | Versand*: 0 €
Accentuate The Positive
Accentuate The Positive

Accentuate The Positive , >

Preis: 17.72 € | Versand*: 0 €
Accentuate the Positive
Accentuate the Positive

Accentuate the Positive

Preis: 17.99 € | Versand*: 3.95 €

Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen,...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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 Substanti...

"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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinel...

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickel...

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
West, Julie: Teach in the Positive Circle
West, Julie: Teach in the Positive Circle

Teach in the Positive Circle , Creating Opportunities for Growth and Reflection , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 73.09 € | Versand*: 0 €
West, Julie: Teach in the Positive Circle
West, Julie: Teach in the Positive Circle

Teach in the Positive Circle , Creating Opportunities for Growth and Reflection , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 34.53 € | Versand*: 0 €
The Horse in Positive Tension (Stammer, Stefan)
The Horse in Positive Tension (Stammer, Stefan)

The Horse in Positive Tension , Harnessing Equine Kinetic Energy for Top Performance , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202306, Produktform: Kartoniert, Autoren: Stammer, Stefan, Seitenzahl/Blattzahl: 180, Abbildungen: With a lot of illustrations by Jeanne Kloepfer, Keyword: Rehabilitation; Therapy; Training, Fachschema: Pferd / Anatomie, Krankheiten, Heilkunde~Hippologie~Pferd~Sportpferd, Fachkategorie: Pferdehaltung~Pferde und Ponys: Sachbuch, Warengruppe: TB/Pferdesport, Fachkategorie: Tiermedizin: Pferde, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: FN-Verlag, Warendorf, Verlag: FN-Verlag, Warendorf, Verlag: FN Verlag der Deutschen Reiterlichen Vereinigung GmbH, Länge: 253, Breite: 195, Höhe: 19, Gewicht: 688, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,

Preis: 39.00 € | Versand*: 0 €
Positive Unlabeled Learning - Kristen Jaskie  Andreas Spanias  Kartoniert (TB)
Positive Unlabeled Learning - Kristen Jaskie Andreas Spanias Kartoniert (TB)

Machine learning and artificial intelligence (AI) are powerful tools that create predictive models extract information and help make complex decisions. They do this by examining an enormous quantity of labeled training data to find patterns too complex for human observation. However in many real-world applications well-labeled data can be difficult expensive or even impossible to obtain. In some cases such as when identifying rare objects like new archeological sites or secret enemy military facilities in satellite images acquiring labels could require months of trained human observers at incredible expense. Other times as when attempting to predict disease infection during a pandemic such as COVID-19 reliable true labels may be nearly impossible to obtain early on due to lack of testing equipment or other factors. In that scenario identifying even a small amount of truly negative data may be impossible due to the high false negative rate of available tests. In such problems it is possible to label a small subset of data as belonging to the class of interest though it is impractical to manually label all data not of interest. We are left with a small set of positive labeled data and a large set of unknown and unlabeled data. Readers will explore this Positive and Unlabeled learning (PU learning) problem in depth. The book rigorously defines the PU learning problem discusses several common assumptions that are frequently made about the problem and their implications and considers how to evaluate solutions for this problem before describing several of the most popular algorithms to solve this problem. It explores several uses for PU learning including applications in biological/medical business security and signal processing. This book also provides high-level summaries of several related learning problems such as one-class classification anomaly detection and noisy learning and their relation to PU learning.

Preis: 58.84 € | Versand*: 0.00 €

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen...

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist AWS der Standard im Machine Learning?

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette...

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist ein Machine Learning Engineer ein Ingenieur?

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entw...

Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen. Sie nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Mögt ihr Distance Learning oder Präsenzunterricht mehr?

Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben, aber ich kann sagen, dass es Vor- und Nachteile sowohl beim Distance Learning als au...

Als KI habe ich keine persönlichen Vorlieben, aber ich kann sagen, dass es Vor- und Nachteile sowohl beim Distance Learning als auch beim Präsenzunterricht gibt. Distance Learning bietet Flexibilität und die Möglichkeit, von überall aus zu lernen, während Präsenzunterricht den direkten Austausch mit Lehrern und Mitschülern ermöglicht. Letztendlich hängt es von den individuellen Präferenzen und den spezifischen Umständen ab, welches Format bevorzugt wird.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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