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  • Teaching and Learning in Virtual Space
    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 €
  • Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
    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 €
  • Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
    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 €
  • Learning Resources Spielset - Zählen lernen, mehrfarbig
    Learning Resources Spielset - Zählen lernen, mehrfarbig

    Mit dem Spielset von Learning Resources erleben Kids ab drei Jahren die Freude am Erlernen neuer Fähigkeiten im Zählen und der Farberkennung. Spielset - Zählen lernen von Learning Resources mit 10 Geschenken von 3 bis 8 Jahren geeignet In jeder der farbenfrohen, nummerierten Schachteln finden Kinder eine lustige Überraschung - von einem kleinen blauen Roboter über ein hochfliegendes Flugzeug bis hin zu einem freundlichen Teddybären. Insgesamt gibt es 10 Geschenke, die Kinder immer wieder aus- und einpacken können. Neben der Entwicklung feinmotorischer Fähigkeiten bei jedem Auspacken lernen sie auch, Farben und Zahlen zu erkennen. Sie können das Spielzeug nach den Farben der Schachteln sortieren, ihre Geschenke zählen oder die Punkte auf den Deckeln mit den Zahlen auf der Vorderseite der Schachteln abgleichen. Kinder können die Geschenke aus dem Set auch für fantasievolle Versteckspiele oder als lustige Ergänzung zu ihren Rollenspielen verwenden.

    Preis: 25.89 € | Versand*: 1.99 €
  • 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.

  • Wie kann man eine E-Learning-Plattform nutzen, um sich online weiterzubilden? Welche Vorteile bietet eine E-Learning-Plattform im Vergleich zu traditionellen Lernmethoden?

    Man kann eine E-Learning-Plattform nutzen, indem man sich anmeldet, Kurse auswählt und online Lernmaterialien durchgeht. E-Learning bietet den Vorteil von Flexibilität, da man jederzeit und überall lernen kann. Zudem ermöglicht es individuelles Lerntempo und interaktive Lernmethoden.

  • Wie können E-Learning-Plattformen dazu beitragen, den Zugang zu Bildung zu verbessern? Welche Funktionen und Inhalte sind auf E-Learning-Plattformen besonders effektiv für das Lernen?

    E-Learning-Plattformen ermöglichen einen flexiblen Zugang zu Bildung, unabhhängig von Zeit und Ort. Interaktive Funktionen wie Videos, Quizze und Diskussionsforen fördern das aktive Lernen. Personalisierte Lerninhalte und Feedbackmechanismen helfen dabei, den Lernprozess individuell anzupassen und zu verbessern.

  • Wie können E-Learning-Kurse die berufliche Weiterentwicklung unterstützen?

    E-Learning-Kurse bieten flexible Lernmöglichkeiten, die es ermöglichen, sich beruflich weiterzuentwickeln, ohne den Arbeitsplatz zu verlassen. Sie bieten Zugang zu aktuellen Informationen und Technologien, die für die berufliche Weiterentwicklung relevant sind. Durch regelmäßiges Lernen und die Anwendung neuer Fähigkeiten können Mitarbeiter wettbewerbsfähiger werden und bessere Karrieremöglichkeiten erhalten.

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  • School Development, Teacher Training, and Digital Learning Contexts
    School Development, Teacher Training, and Digital Learning Contexts

    School Development, Teacher Training, and Digital Learning Contexts , This book summarizes the results of a multimethod project on school development performed during the COVID-19 pandemic. It combines innovative theoretical approaches and findings as well as long-term online research activities in which student assessments delivered the bases for adaptive teacher trainings. The theoretical foundations relate to sustainable conditions of classroom and school development, an approach to personality development, and a focus on instructional coherence. Empirical findings concern the development of learning-strategy use and classroom needs over time as well as a model for effective teacher education and related course evaluations. A further research area concerns advanced perspectives from digital-learning research, such as the effects of social media in classrooms, mixed and virtual learning materials, computer-based collaborative learning, and innovative interventions in media research. The book is aimed at researchers, teacher trainers, instructional designers, and practitioners in the field of school development as well as teacher education. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
  • Easy Learning
    Easy Learning

    Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm

    Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 €
  • Visible Learning 2.0
    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
    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 €
  • 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.

  • Was sind die verschiedenen Arten von Inhaltsstrategien, die in den Bereichen Marketing, Social Media und E-Learning eingesetzt werden können?

    In Marketing können Inhaltsstrategien wie Storytelling, Content-Marketing und Influencer-Marketing eingesetzt werden, um Kunden anzusprechen und zu binden. Im Bereich Social Media können Strategien wie User-Generated Content, Hashtag-Kampagnen und Live-Streaming genutzt werden, um die Reichweite zu erhöhen und die Interaktion mit der Zielgruppe zu fördern. Im E-Learning können Inhaltsstrategien wie Microlearning, Gamification und personalisierte Lerninhalte eingesetzt werden, um die Lernerfahrung zu verbessern und das Wissen effektiv zu vermitteln. Jede dieser Strategien erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung an die spezifischen Anforderungen und Ziele des jeweiligen Bereichs.

  • Wie kann eine E-Learning-Plattform dabei helfen, Bildung und Weiterbildung für Menschen auf der ganzen Welt zugänglicher zu machen?

    Eine E-Learning-Plattform ermöglicht es Menschen, unabhhängig von ihrem Standort, Zugang zu Bildungsmaterialien zu erhalten. Durch Online-Kurse können Lernende flexibel lernen und ihr eigenes Tempo bestimmen. Die Vielfalt an Kursen und Themen auf E-Learning-Plattformen ermöglicht es den Menschen, ihre Interessen und Fähigkeiten zu erweitern.

  • Wie kann E-Learning dabei helfen, den Zugang zu Bildung und Weiterbildung zu verbessern?

    E-Learning ermöglicht flexibles Lernen von überall und zu jeder Zeit, was den Zugang zu Bildung für Menschen mit unterschiedlichen Lebensumständen erleichtert. Durch die Nutzung digitaler Medien können Lerninhalte interaktiv und individualisiert gestaltet werden, um auf die Bedürfnisse der Lernenden einzugehen. Zudem können Kosten für Anreise und Unterkunft gespart werden, was Bildung und Weiterbildung für eine breitere Bevölkerungsschicht zugänglich macht.

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