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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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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
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von Grid Intelligence in das Stromnetz?
Die Vorteile der Implementierung von Grid Intelligence sind eine verbesserte Effizienz, Zuverlässigkeit und Flexibilität des Stromnetzes. Die Herausforderungen liegen in der Integration neuer Technologien, der Datensicherheit und der Akzeptanz durch die Verbraucher. Es erfordert Investitionen in Infrastruktur, Schulungen für Mitarbeiter und eine klare Regulierung.
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Wie unterstützt das Smart Grid die Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz?
Das Smart Grid ermöglicht eine effizientere Integration erneuerbarer Energien, indem es die Energieerzeugung und -nachfrage in Echtzeit steuert. Durch die intelligente Vernetzung von Stromerzeugern, Speichern und Verbrauchern können Schwankungen im Angebot und Bedarf ausgeglichen werden. Zudem ermöglicht das Smart Grid die Priorisierung von erneuerbaren Energien und die Reduzierung von CO2-Emissionen im Stromnetz.
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Wie beeinflusst die Implementierung von Smart Grid-Technologien die Energieeffizienz und die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz?
Die Implementierung von Smart Grid-Technologien ermöglicht eine effizientere Nutzung von Energie, da sie Echtzeitdaten über den Energieverbrauch und die Netzbelastung liefern. Dies ermöglicht eine bessere Planung und Steuerung des Energieflusses im Netz, was zu einer insgesamt höheren Energieeffizienz führt. Darüber hinaus erleichtert die Integration von Smart Grid-Technologien die Einbindung erneuerbarer Energien, da sie die Volatilität und Unvorhersehbarkeit dieser Energiequellen ausgleichen können. Durch die intelligente Steuerung und Überwachung des Stromnetzes können erneuerbare Energien effektiver genutzt und in das Netz integriert werden, was zu einer nachhaltigeren Energieversorgung führt. Insgesamt tragen Smart Grid-Technolog
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Was sind die Potenziale von Grid Intelligence für die zukünftige Entwicklung von Smart Grids?
Grid Intelligence ermöglicht eine effizientere Steuerung und Überwachung des Stromnetzes, was zu einer besseren Integration erneuerbarer Energien und einer höheren Versorgungssicherheit führt. Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics können Smart Grids flexibler auf Veränderungen im Stromnetz reagieren und Engpässe vermeiden. Langfristig könnten Grid Intelligence-Technologien dazu beitragen, die Energieeffizienz zu steigern und die Kosten für den Netzausbau zu reduzieren.
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Wie beeinflusst Smart Metering die Energieeffizienz in Haushalten, die Datensicherheit und den Datenschutz sowie die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz?
Smart Metering ermöglicht es Haushalten, ihren Energieverbrauch in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren, was zu einer effizienteren Nutzung von Energie führt. Gleichzeitig birgt die Sammlung und Übertragung von Energieverbrauchsdaten durch Smart Metering jedoch auch Datenschutz- und Datensicherheitsrisiken, die sorgfältig adressiert werden müssen. Darüber hinaus kann Smart Metering die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz erleichtern, indem es die Überwachung und Steuerung des Energieflusses verbessert und die Netzstabilität unterstützt. Insgesamt kann Smart Metering also dazu beitragen, die Energieeffizienz zu steigern, die Datensicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten und die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnet
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Wie kann die Implementierung von Smart Grid-Technologien die Energieeffizienz verbessern und die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz erleichtern?
Die Implementierung von Smart Grid-Technologien ermöglicht eine bessere Integration erneuerbarer Energien, da sie die Flexibilität und Steuerbarkeit des Stromnetzes erhöht. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und intelligenten Steuerungssystemen können erneuerbare Energiequellen effizienter in das Netz integriert werden. Smart Grid-Technologien ermöglichen zudem eine verbesserte Energieeffizienz, da sie es ermöglichen, den Energieverbrauch in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren. Die Implementierung von Smart Grid-Technologien kann auch die Nutzung von Energiespeichersystemen fördern, was wiederum die Integration erneuerbarer Energien erleichtert und die Energieeffizienz verbessert.
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Wie kann die Implementierung von Smart Grid-Technologien die Energieeffizienz verbessern und die Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz erleichtern?
Die Implementierung von Smart Grid-Technologien ermöglicht eine bessere Überwachung und Steuerung des Stromnetzes, was zu einer effizienteren Nutzung der Energie führt. Durch die Integration von intelligenten Zählern und Sensoren können Energieversorger den Energieverbrauch besser prognostizieren und auf Spitzenlasten reagieren, was zu einer insgesamt effizienteren Nutzung der Energie führt. Darüber hinaus können Smart Grid-Technologien die Integration erneuerbarer Energien erleichtern, indem sie die Schwankungen in der Stromerzeugung ausgleichen und die Stabilität des Netzes verbessern. Durch die Implementierung von Smart Grid-Technologien können erneuerbare Energien effizienter in das Stromnetz integriert werden, was zu einer nachhaltigeren und zuverlässigeren Energieversorg
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