Produkte zum Begriff Conceptual Structuring and Learning:
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Teaching and Learning in Virtual Space
Teaching and Learning in Virtual Space , > , Erscheinungsjahr: 20230929, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Matern, Sibylle~Kreulich, Klaus, Seitenzahl/Blattzahl: 153, Abbildungen: 17; eine Abbildung besteht aus 2 FotosTabellen: 3 Tabellen sind schon im MS sehr lang, Themenüberschrift: EDUCATION / General, Keyword: virtual collaboration; competence aquisition; virtual reality environment; learning scenario; metaverse; entrepreneurship; gamification; team motivation; cross culture; digital negotiation; learning formats; didactial methods; hybrid communication, Fachschema: Studium~Didaktik~Unterricht / Didaktik~Andragogik~Bildung / Erwachsenenbildung~Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Erwachsenenbildung, lebenslanges Lernen, Warengruppe: TB/Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH & Co.KG, Länge: 242, Breite: 172, Höhe: 15, Gewicht: 362, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783763974191, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Digital Teaching and Learning in Higher Education
Digital Teaching and Learning in Higher Education , Digital collaboration has been established in higher education for many years. But when the Covid-19 pandemic struck, digital learning and virtual mobility became of utmost importance for higher education. In the international project »Digital and International Virtual Academic Cooperation« (DIVA), scholars from Israel, Australia, and Germany focused on intercultural learning and online collaboration. Based on their findings, they show how digital arrangements can be used in higher education, how digital teaching can be theorized, and what potential can be gained for post-pandemic teaching. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202311, Produktform: Kartoniert, Beilage: Kt, Titel der Reihe: Pädagogik (Transcript Verlag)##, Redaktion: Böhmer, Anselm~Schwab, Götz~Isso, Illie, Seitenzahl/Blattzahl: 182, Abbildungen: 16 SW-Abbildungen, Themenüberschrift: EDUCATION / Organizations & Institutions, Keyword: Culture; Digital Learning; Digital Media; Education; Educational Research; Interculturalism; Internet; Language; Linguistics; Pedagogy; Social Issues; University, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Cultural Studies~Kulturwissenschaften~Wissenschaft / Kulturwissenschaften~Internet / Politik, Gesellschaft~Pädagogik / Theorie, Philosophie, Anthropologie~Studium~E-Learning~Lernen / E-Learning~Populärkultur~Trivialkultur, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen~Pädagogik: Theorie und Philosopie~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung~Lehrmittel, Lerntechnologien, E-Learning~Populäre Kultur, Warengruppe: TB/Bildungswesen (Schule/Hochschule), Fachkategorie: Medienwissenschaften: Internet, digitale Medien und Gesellschaft, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Transcript Verlag, Verlag: Gost, Roswitha, u. Karin Werner, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 225, Breite: 148, Gewicht: 318, 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: 0010, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2871966
Preis: 26.14 € | Versand*: 0 € -
Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
Machine Learning Q and AI , "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- , >
Preis: 37.30 € | Versand*: 0 € -
Garnier Fructis Style Structuring Fixiergel Haarstyling 200 ml
Fructis Stylingprodukte. STRUKTURIERENDES Fixiergel. Extra starker Halt für einen zerzausten Look. Wiegt nicht.
Preis: 15.49 € | Versand*: 4.95 €
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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 das Rückgaberecht beim Click and Collect?
Das Rückgaberecht beim Click and Collect kann je nach Händler unterschiedlich sein. In der Regel gilt jedoch, dass die Ware innerhalb einer bestimmten Frist zurückgegeben werden kann, meistens 14 Tage. Es ist wichtig, die Rückgabebedingungen des Händlers zu überprüfen, da einige möglicherweise bestimmte Einschränkungen haben können, wie zum Beispiel die Rückgabe von bestimmten Produkten oder die Notwendigkeit eines unbeschädigten Originalverpackung.
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Welche Zahlungsmöglichkeiten bietet Ihr Online-Shop an?
Wir bieten Zahlungen per Kreditkarte, PayPal und Überweisung an. Alle Zahlungsmethoden sind sicher und einfach zu verwenden. Kunden können die gewünschte Zahlungsmethode während des Bestellvorgangs auswählen.
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Medavita Color Fixative Structuring Filler 12 x 7 ml
Die, im Medavita Color Fixative Structuring Filler enthaltenen Wirkstoffe legen einen feuchtigkeitsspendenen, strkenden und farbintensivierenden Schutzfilm ums Haar. Das Haar wird gestrkt und durch den enthaltenen Sonnenschutzfilter zustzlich geschtzt. ber Medavita Die Natur ist ein Rtsel. Aus einem Gift kann man ein Gegengift herstellen, mit einem Tropfen eines Blumenextraktes kann man heilen, mit zwei Tropfen tten. In den kleinen Blttern der Pflanzen verstecken sich ungeahnte Krfte. Unsere Kunst besteht darin, diese Krfte zu finden und in den Dienst des Wohlbefindens des Haares zu stellen. Es handelt sich um Energie in reinstem Zustand, noch vor der Chemie. Energie, die die Probleme der Kopfhaut bekmpft, dem Haarausfall entgegen wirkt und das Gleichgewicht zwischen Schnheit und Wohl
Preis: 55.89 € | Versand*: 0.00 € -
Lost Youth Conceptual Hoodie
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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 €
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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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Welche Zahlungsmöglichkeiten bietet dein bevorzugter Online-Shop an?
Mein bevorzugter Online-Shop bietet Zahlungen per Kreditkarte, PayPal und Überweisung an. Diese Optionen decken die meisten Kundenbedürfnisse ab und sind sicher und zuverlässig. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren für die Nutzung dieser Zahlungsmethoden.
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Welche Zahlungsmöglichkeiten werden in Ihrem Online-Shop angeboten?
In unserem Online-Shop werden Zahlungen per Kreditkarte, PayPal und Überweisung akzeptiert. Wir bieten auch die Möglichkeit der Bezahlung per Rechnung für registrierte Kunden an. Alle Zahlungsmöglichkeiten sind sicher und einfach zu nutzen.
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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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