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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
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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). , >
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Die Digitalisierung von Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung
Die Digitalisierung von Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung , Chance und Herausforderung für die Gesellschaft Die Digitalisierung verändert alltägliche Umgangsweisen, Arbeitswelten, Wertschöpfungsketten, politische Kommunikationsformen und Entscheidungsfindung. Dieser digitale Wandel ist somit eine Gestaltungsaufgabe, für die in allen funktionalen Teilbereichen der Gesellschaft innovative Antworten auf Herausforderungen gesucht werden müssen, die nicht in der Technikentwicklung allein zu finden sind. Digitale Transformation erfolgreich umsetzen Die öffentliche Verwaltung auf kommunaler Ebene entscheidet mit darüber, ob dieser Transformationsprozess integrativ gestaltet werden kann. Dieser Band nähert sich den komplexen Problemlagen der digitalen Transformation im Spannungsfeld von Theorie und Praxis aus interdisziplinärer Perspektive. Inhaltsverzeichnis (PDF) Leseprobe (PDF) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20201201, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Ludwigsburger Schriften Öffentliche Verwaltung und Finanzen#2#, Redaktion: Dürrschmidt, Jörg~Kupferschmidt, Frank, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 152, Keyword: Datenschutz; IT; issenschaft; öffentliche öffentliches Recht; Verwaltung, Fachschema: Digital / Digitalisierung (Politik, Wirtschaft, Gesellschaft)~Öffentliche Verwaltung~Verwaltung / Öffentliche Verwaltung~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen~Dienst (staatlich) / Öffentlicher Dienst~Öffentlicher Dienst - Dienst (staatlich)~Verwaltungsrecht - Verwaltungssachen, Fachkategorie: Öffentliches Recht~Öffentliche Verwaltung~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management~Öffentlicher Dienst und öffentlicher Sektor, Warengruppe: HC/Öffentliches Recht, Fachkategorie: Verwaltungsrecht, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Boorberg, R. Verlag, Verlag: Boorberg, R. Verlag, Verlag: Boorberg, Richard, Verlag GmbH & Co KG, Länge: 208, Breite: 144, Höhe: 15, Gewicht: 225, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 48.00 € | Versand*: 0 €
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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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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 kann E-Learning dazu beitragen, den Zugang zur Bildung zu verbessern? Welche Vorteile bietet E-Learning für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden?
E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall aus, was den Zugang zur Bildung erleichtert. Durch die Nutzung digitaler Lernplattformen können Unternehmen ihre Mitarbeitenden effizienter schulen und weiterbilden. E-Learning bietet zudem die Möglichkeit, individuelle Lernbedürfnisse besser zu berücksichtigen und personalisierte Lerninhalte anzubieten.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Nachhaltigkeit und Digitalisierung ¿ (k)ein unternehmerisches Dilemma
Nachhaltigkeit und Digitalisierung ¿ (k)ein unternehmerisches Dilemma , Dieses Fachbuch, ausgezeichnet mit dem Austrian SDG-Award 2021 in der Kategorie Medien, wirft einen konstruktiv kritischen Blick auf die zwei großen Themen unserer Zeit: Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Die strategischen und operativen Einsatzfelder der Digitalisierung wachsen ebenso wie der Anspruch auf eine nachhaltige Wirtschaft, welcher auf die Forderungen der 17 Sustainable Development Goals (SDGs) zurückzuführen ist. Eine gemeinsame Betrachtungsweise ist unumgänglich und gegensätzliche Ansprüche müssen überdacht werden. Namhafte und engagierte Expert*innen zeigen, dass nachhaltiges Wirtschaften und Digitalisierung keine Gegenpole sein müssen. Geschrieben für Menschen, die sich ihrer unternehmerischen, ökologischen und sozialen Verantwortung bewusst sind und nach Impulsen für eine erfolgreiche Umsetzung suchen. Dazu bieten die Autor*innen aus Wissenschaft, Institutionen und Wirtschaft neue Perspektiven auf die großen Zukunftsfelder Arbeit, Bauen, Berufliche Bildung, Energie, Gesundheit, Industrie, Kommunikation, Konsum, Kunst & Kultur, Landwirtschaft, Mobilität und Tourismus. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Streit, Hans-Ulrich: Nachhaltigkeit im Unternehmen
Nachhaltigkeit im Unternehmen , Nachhaltig zu wirtschaften ist aktuell eine der größten unternehmerischen Herausforderungen - so nehmen nicht nur die Anforderungen der Regierungen und der EU stetig zu, auch die großen Einzelhandelsketten fordern von ihren Lieferanten Nachweise zur Sorgfalt in der Lieferkette und zum Klimaschutz. Wer nachhaltig agieren will, trifft dabei auf vielfältige Hürden, von ungewohnten Fachbegriffen bis zu einem extrem differenzierten und umfangreichen Aufgabenspektrum. Fehlt in Unternehmen die entsprechende Expertise, ist die Gefahr groß, den Überblick zu verlieren. Dieses Buch schafft Abhilfe: Es beschreibt in Kürze die wichtigsten Nachhaltigkeitsthemen vom Klimaschutz über Nachhaltigkeit in der Lieferkette bis zum Nachhaltigkeitsmarketing. Schritt-für-Schritt-Anleitungen geben eine schnelle Orientierung für die Umsetzung. Aufwandabschätzungen und die Klärung, ob fachliche Unterstützung benötigt wird, runden die Kapitel ab, wertvolle Praxisbeispiele engagierter Unternehmen ergänzen die Theorie. Der Ulmer Initiativkreis nachhaltige Wirtschaftsentwicklung e. V. (unw) setzt sich gemeinsam mit seinen Mitgliedsunternehmen seit 1993 für eine nachhaltige Entwicklung der Wirtschaft ein und hat dabei viel in der Region bewegt. Den gewonnenen Erfahrungsschatz möchten wir mit diesem Buch weitergeben. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 26.00 € | Versand*: 0 € -
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
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 € -
Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 €
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Wie wirkt sich der Fachkräftemangel auf die Wirtschaft und den Arbeitsmarkt aus?
Der Fachkräftemangel führt zu einem Engpass an qualifizierten Arbeitskräften, was die Produktivität und Innovationskraft der Unternehmen beeinträchtigen kann. Dadurch können Aufträge nicht rechtzeitig erledigt werden und die Wettbewerbsfähigkeit sinkt. Zudem steigen die Löhne für Fachkräfte, was die Kosten für Unternehmen erhöht.
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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 sind die wichtigsten Funktionen, die ein Learning Management System bieten sollte, um effektives E-Learning zu ermöglichen?
Ein Learning Management System sollte Funktionen zur Erstellung und Verwaltung von Kursen und Lerninhalten bieten. Es sollte auch Möglichkeiten zur Interaktion zwischen Lehrern und Lernenden sowie zur Verfolgung des Lernfortschritts und der Leistung der Teilnehmer bereitstellen. Zudem sind Funktionen zur Personalisierung des Lernens, wie z.B. individuelle Lernpfade oder Feedback-Mechanismen, entscheidend für effektives E-Learning.
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Was sind die Vorteile von Mobile Learning für die Weiterbildung in Unternehmen?
Mobile Learning ermöglicht flexibles Lernen zu jeder Zeit und an jedem Ort, was die Produktivität der Mitarbeiter steigern kann. Durch die Nutzung von mobilen Geräten können Mitarbeiter ihre Lerninhalte personalisieren und individuell an ihre Bedürfnisse anpassen. Zudem können Unternehmen Kosten für Schulungsräume und Reisekosten sparen.
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