Produkt zum Begriff Supporting-Self-Regulated-Learning-and:
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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 € -
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 € -
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
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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 bedeutet "self" und "self" in Swift?
In Swift bezieht sich "self" auf die aktuelle Instanz einer Klasse oder Struktur. Es wird verwendet, um auf Eigenschaften und Methoden der aktuellen Instanz zuzugreifen. "self" kann auch verwendet werden, um Kollisionen zwischen Parameter- und Eigenschaftsnamen zu vermeiden, indem es den Kontext der aktuellen Instanz angibt.
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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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Wie geht Self Publishing?
Self Publishing bezieht sich auf den Prozess, bei dem Autoren ihre Bücher ohne die Hilfe eines traditionellen Verlags veröffentlichen. Dies ermöglicht es Autoren, die volle Kontrolle über ihr Werk zu behalten, von der Gestaltung des Buchcovers bis hin zur Preisgestaltung. Es gibt verschiedene Plattformen wie Amazon Kindle Direct Publishing oder BookRix, die Autoren dabei unterstützen, ihre Bücher selbst zu veröffentlichen. Der Erfolg im Self Publishing hängt oft von der Qualität des Buches, der Vermarktungsstrategie und dem Engagement des Autors ab. Es ist wichtig, sich über die verschiedenen Aspekte des Self Publishing zu informieren und sich gegebenenfalls professionelle Unterstützung zu holen.
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Wie funktioniert Self-Service?
Self-Service bezieht sich auf eine Methode, bei der Kunden oder Nutzer bestimmte Aufgaben oder Dienstleistungen eigenständig durchführen können, ohne auf die Hilfe von Mitarbeitern angewiesen zu sein. Dies kann beispielsweise durch die Bereitstellung von automatisierten Systemen oder Online-Plattformen ermöglicht werden. Self-Service bietet den Vorteil einer schnelleren und effizienteren Abwicklung von Aufgaben, da Kunden unabhängig agieren können.
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Skin Supporting Ceramides Kapseln können in Ihrer Versandapotheke www.apolux.de erworben werden.
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Géron, Aurélien)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow , This best-selling book uses concrete examples, minimal theory, and production-ready Python frameworks--scikit-learn, Keras, and TensorFlow--to help you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. , > , Auflage: 3rd Edition, Erscheinungsjahr: 202211, Produktform: Kartoniert, Autoren: Géron, Aurélien, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3rd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition~COMPUTERS / Natural Language Processing~COMPUTERS / Neural Networks, Fachschema: Database~Datenbank~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Lernen~Mustererkennung~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Übersetzung, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Text Sprache: eng, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 233, Breite: 186, Höhe: 52, Gewicht: 1511, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2654375, Vorgänger EAN: 9781492032649 9781491962299, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0080, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Self-Publishing oder Verlag?
Die Entscheidung zwischen Self-Publishing und einem Verlag hängt von verschiedenen Faktoren ab. Self-Publishing bietet Autoren die Möglichkeit, ihre Bücher ohne die Einschränkungen und Kontrolle eines Verlags zu veröffentlichen, erfordert jedoch auch mehr Arbeit in Bezug auf das Marketing und die Verbreitung des Buches. Ein Verlag kann hingegen professionelle Unterstützung bei der Bearbeitung, Vermarktung und Vertrieb des Buches bieten, verlangt jedoch oft eine Gewinnbeteiligung und Kontrolle über den Inhalt. Letztendlich sollte die Entscheidung von den individuellen Zielen und Ressourcen des Autors abhängen.
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Wie kann man Self-Hypnosis praktizieren? Was sind einige wirksame Techniken für Self-Hypnosis?
Um Self-Hypnosis zu praktizieren, sollte man einen ruhigen Ort wählen, sich entspannen und sich auf ein Ziel oder eine positive Affirmation konzentrieren. Einige wirksame Techniken sind das Visualisieren eines entspannenden Ortes, das Wiederholen von positiven Suggestionen und das Einbeziehen von Atemübungen zur Vertiefung des Trancezustands. Es ist wichtig, regelmäßig zu üben, um die Wirksamkeit von Self-Hypnosis zu maximieren.
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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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Kann man "self sure" schreiben?
Nein, "self sure" ist keine korrekte Phrase im Englischen. Die korrekte Formulierung wäre "self-assured", was bedeutet, dass man selbstsicher oder selbstbewusst ist.
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