Eine Unterrichtssequenz zum Einstieg in Konzepte des maschinellen Lernens |
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Zusammenfassungen
In diesem Beitrag soll ein Weg aufgezeigt werden, um Grundprinzipien maschinellen Lernens so zu reduzieren, dass sie in der Schule praktisch umzusetzen sind. Dafür werden LEGO-NXT-Roboter so programmiert, dass sie „aus Erfahrungen lernen“.
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![]() Personen KB IB clear | Yoshua Bengio , Aaron Courville , Ian Goodfellow , Raúl Rojas | |||||||||||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | Algorithmus algorithm
, Aussenwelt
, Computer computer
, Datenbank database
, Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education
, Körperbody
, Lernen learning
, machine learning
, Modelle model
, Neuronales Netz neural network
, Systemsystem
, Unterricht
, Verhalten
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![]() Nicht erwähnte Begriffe | Bildung, Digitalisierung, Informatik, Informatik-Didaktik, Informatikunterricht in der Schule, Kinder, LehrerIn, Schule |
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Beat und dieses Konferenz-Paper
Beat hat Dieses Konferenz-Paper während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Konferenz-Paper einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.


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Lernen
machine learning
Modelle
Neuronales Netz
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