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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 € -
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 € -
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 Esslernschale
Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
Preis: 10.89 € | Versand*: 3.99 €
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Was sind die gängigsten Übertragungsgeräte für drahtlose Datenübertragung?
Die gängigsten Übertragungsgeräte für drahtlose Datenübertragung sind WLAN-Router, Bluetooth-Geräte und Mobilfunknetzwerke. Diese Geräte ermöglichen die drahtlose Übertragung von Daten über kurze oder große Entfernungen, je nach Technologie und Reichweite. Sie sind weit verbreitet und werden in verschiedenen Bereichen wie Heimnetzwerken, Büroumgebungen und mobilen Geräten eingesetzt.
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Welche Übertragungsgeräte werden heutzutage am häufigsten für die drahtlose Datenübertragung verwendet?
Die am häufigsten verwendeten Übertragungsgeräte für drahtlose Datenübertragung sind WLAN-Router, Bluetooth-Geräte und Mobilfunknetze wie 4G und 5G. Diese Technologien ermöglichen eine schnelle und zuverlässige drahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Geräten. Die Wahl des Übertragungsgeräts hängt von den Anforderungen der jeweiligen Anwendung ab.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 3.99 € -
Learning Resources® Buzzer
Produktdetails: Alter: ab 3 Jahren Mit den farbenfrohen Buzzern macht der Unterricht einfach SpaßSelbst schwierige Übungen werden zur spannenden Quizshow, bei der alle mitmachen wollen Das Set enthält vier kunterbunte Buzzer (Blau, Rosa, Grün und Orange) Jeder Buzzer hat einen eigenen, individuellen Ton, wodurch die Buzzer leicht voneinander unterschieden werden können: Hupe, Boxring-Glocke, Türklingel und Boing-Ton Maße & Gewicht: Maße (Länge x Breite x Höhe): 30,3 x 20,9 x 22,5 cmMaße pro Buzzer: 9 cmIm Lieferumfang enthalten:Achtung: Benötigte Batterien: 2 x AAA pro Buzzer nicht im Lieferumfang enthalten
Preis: 19.31 € | Versand*: 4.95 € -
Nuk Easy Learning Esslernschale
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Nuk Easy Learning Esslernschale
Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke www.apo.com erworben werden.
Preis: 10.24 € | Versand*: 3.99 €
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Wie funktioniert die drahtlose Datenübertragung und welche Technologien werden dafür eingesetzt? Welche Vorteile bietet die drahtlose Datenübertragung im Vergleich zur kabelgebundenen Übertragung?
Die drahtlose Datenübertragung erfolgt über elektromagnetische Wellen, die von Sender zu Empfänger gesendet werden. Technologien wie WLAN, Bluetooth und Mobilfunk werden dafür eingesetzt. Die Vorteile der drahtlosen Datenübertragung sind Mobilität, Flexibilität und einfache Installation im Vergleich zur kabelgebundenen Übertragung.
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Was ist die maximale Übertragungsreichweite für drahtlose Kommunikationstechnologien?
Die maximale Übertragungsreichweite für drahtlose Kommunikationstechnologien hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Frequenz, der Sendeleistung und der Umgebung. In der Regel liegt die maximale Reichweite für WLAN bei etwa 100 Metern im Innenbereich und bis zu 300 Metern im Außenbereich. Für Mobilfunktechnologien wie 4G oder 5G kann die Reichweite je nach Standort und Infrastruktur mehrere Kilometer betragen.
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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 Vorteile bietet die drahtlose Übertragungstechnologie im Vergleich zur kabelgebundenen Übertragung? Wie kann die Übertragungstechnologie dazu beitragen, die Konnektivität in ländlichen Gebieten zu verbessern?
Die drahtlose Übertragungstechnologie ermöglicht eine flexible und mobile Nutzung ohne Einschränkungen durch Kabel. Sie bietet eine größere Reichweite und einfacheren Zugang zu Internet und Kommunikation in abgelegenen ländlichen Gebieten. Durch den Einsatz von drahtloser Technologie können mehr Menschen in ländlichen Gebieten vernetzt werden, was die Konnektivität und den Zugang zu Informationen und Dienstleistungen verbessert.
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