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Produkt zum Begriff Learning:


  • Interface Design for Learning: Design Strategies for Learning Experiences
    Interface Design for Learning: Design Strategies for Learning Experiences

    In offices, colleges, and living rooms across the globe, learners of all ages are logging into virtual laboratories, online classrooms, and 3D worlds. Kids from kindergarten to high school are honing math and literacy skills on their phones and iPads. If that weren’t enough, people worldwide are aggregating internet services (from social networks to media content) to learn from each other in “Personal Learning Environments.” Strange as it sounds, the future of education is now as much in the hands of digital designers and programmers as it is in the hands of teachers.And yet, as interface designers, how much do we really know about how people learn? How does interface design actually impact learning? And how do we design environments that support both the cognitive and emotional sides of learning experiences? The answers have been hidden away in the research on education, psychology, and human computer interaction, until now. Packed with over 100 evidence-based strategies, in this book you’ll learn how to:Design educational games, apps, and multimedia interfaces in ways that enhance learningSupport creativity, problem-solving, and collaboration through interface designDesign effective visual layouts, navigation, and multimedia for online and mobile learningImprove educational outcomes through interface design.

    Preis: 18.18 € | 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 €
  • Deep Learning Design Patterns
    Deep Learning Design Patterns

    Deep learning has revealed ways to create algorithms for applications that we never dreamed were possible. For software developers, the challenge lies in taking cutting-edge technologies from R&D labs through to production. Deep Learning Design Patterns is here to help. In it, you'll find deep learning models presented in a unique new way: as extendable design patterns you can easily plug-and-play into your software projects. Written by Google deep learning expert Andrew Ferlitsch, it's filled with the latest deep learning insights and best practices from his work with Google Cloud AI. Each valuable technique is presented in a way that's easy to understand and filled with accessible diagrams and code samples.about the technologyYou don't need to design your deep learning applications from scratch! By viewing cutting-edge deep learning models as design patterns, developers can speed up their creation of AI models and improve model understandability for both themselves and other users.about the bookDeep Learning Design Patterns distills models from the latest research papers into practical design patterns applicable to enterprise AI projects. Using diagrams, code samples, and easy-to-understand language, Google Cloud AI expert Andrew Ferlitsch shares insights from state-of-the-art neural networks. You'll learn how to integrate design patterns into deep learning systems from some amazing examples, including a real-estate program that can evaluate house prices just from uploaded photos and a speaking AI capable of delivering live sports broadcasting. Building on your existing deep learning knowledge, you'll quickly learn to incorporate the very latest models and techniques into your apps as idiomatic, composable, and reusable design patterns. what's insideInternal functioning of modern convolutional neural networksProcedural reuse design pattern for CNN architecturesModels for mobile and IoT devicesComposable design pattern for automatic learning methodsAssembling large-scale model deploymentsComplete code samples and example notebooksAccompanying YouTube videosabout the readerFor machine learning engineers familiar with Python and deep learning.about the authorAndrew Ferlitsch is an expert on computer vision and deep learning at Google Cloud AI Developer Relations. He was formerly a principal research scientist for 20 years at Sharp Corporation of Japan, where he amassed 115 US patents and worked on emerging technologies in telepresence, augmented reality, digital signage, and autonomous vehicles. In his present role, he reaches out to developer communities, corporations and universities, teaching deep learning and evangelizing Google's AI technologies.

    Preis: 58.84 € | Versand*: 0 €
  • Learning Blender
    Learning Blender

    Master the Newest Blender Techniques for Creating Amazing 3D Characters: From Design and Modeling to Video CompositingNow fully updated for Blender 2.83 LTS (Long-Term Support) and beyond, Learning Blender, Third Edition, walks you through every step of creating an outstanding 3D animated character with Blender, and then compositing it in a real video using a professional workflow. This edition covers the extensive interface changes of the software, as well as many improvements and some almost fully rewritten chapters to showcase more modern workflows.Still the only Blender tutorial to take you from preproduction to final result, this guide is perfect for both novices and those moving from other software to Blender (open source and free software). Author Oliver Villar provides full-color, hands-on chapters that cover every aspect of character creation: design, modeling, unwrapping, texturing, shading, rigging, animation, and rendering. He also walks you through integrating your animated character into a real-world video, using professional camera tracking, lighting, and compositing techniques.The rich companion website (blendtuts.com/learning-blender-files) will help you quickly master even the most complex techniques with bonus contents like video tutorials. By the time you're done, you'll be ready to create outstanding characters for all media -- and you'll have up-to-date skills for any 3D project, whether it involves characters or not.Learn Blender's updated user interface and navigationCreate your first scene with Blender and the Blender Render and Cycles render enginesOrganize an efficient, step-by-step pipeline to streamline workflow in any projectMaster modeling, unwrapping, and texturingBring your character to life with materials and shading in both Cycles and EEVEE (the new real-time render engine included in Blender)Create your character's skeleton and make it walkUse Camera Tracking to mix 3D objects into a real-world videoTransform a raw rendered scene into the final result using Blender's compositing nodesRegister your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.

    Preis: 33.16 € | Versand*: 0 €
  • Wann verwendet man "studying" und wann "learning"?

    "Studying" wird normalerweise verwendet, um sich auf das formelle Lernen in einer akademischen Umgebung zu beziehen, wie zum Beispiel das Lesen von Büchern oder das Besuchen von Vorlesungen. "Learning" hingegen kann sich auf jegliche Art von Wissenserwerb beziehen, sei es durch formales Lernen oder durch informelles Lernen im Alltag. Es kann auch verwendet werden, um auf den Prozess des Verstehens und Absorbierens von Informationen im Allgemeinen hinzuweisen.

  • Was sind die wichtigsten Funktionen, die ein Learning Management System bieten sollte, um effektives E-Learning zu ermöglichen?

    Ein Learning Management System sollte Funktionen zur Erstellung und Verwaltung von Kursen und Lerninhalten bieten. Es sollte auch Möglichkeiten zur Interaktion zwischen Lehrern und Lernenden sowie zur Verfolgung des Lernfortschritts und der Leistung der Teilnehmer bereitstellen. Zudem sind Funktionen zur Personalisierung des Lernens, wie z.B. individuelle Lernpfade oder Feedback-Mechanismen, entscheidend für effektives E-Learning.

  • Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?

    Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt.

  • Welche Voraussetzungen gibt es für Deep Learning mit Python?

    Um Deep Learning mit Python durchführen zu können, benötigt man grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung sowie in den relevanten Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. Es ist auch hilfreich, ein Verständnis für lineare Algebra und Statistik zu haben, da diese Konzepte in Deep Learning eine wichtige Rolle spielen. Darüber hinaus ist es von Vorteil, über ausreichend Rechenleistung zu verfügen, da Deep Learning-Modelle oft große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen.

Ähnliche Suchbegriffe für Learning:


  • Easy Learning
    Easy Learning

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

    Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 €
  • Human Learning
    Human Learning

    Ormrod’s engaging, conversational writing style introduces readers to all of the essential learning theories and their real-world classroom implications The market-leading education textbook on learning theories, Human Learning, looks at a broad range of theoretical perspectives, including behaviorist, social cognitive, cognitive, constructivist, cognitive-developmental, sociocultural, and contextual. Each chapter is filled with concrete examples of how these theories apply to learning, instruction, and assessment as well as specific ways readers can apply the theories in their own classrooms. The straightforward, conversational writing style readily engages readers and helps them truly understand the concepts, principles, and theories related to human learning and cognition. The new 8th Edition includes expanded discussions of several contemporary perspectives and a variety of new topics that have emerged in recent research (e.g., motivated reasoning, desirable difficulties). Some discussions of psychological perspectives on learning that have primarily historical value have been either condensed or altogether removed to make room for recent advances in theory and research.

    Preis: 90.94 € | Versand*: 0 €
  • Kunst, Design und die »Technisierte Ästhetik«
    Kunst, Design und die »Technisierte Ästhetik«

    Kunst, Design und die »Technisierte Ästhetik« , Lang lebe die Maschine, lang lebe die Technik! In den zivilisatorischen Unwägbarkeiten der Technisierung zeigt sich das Kreative heutzutage an der Schnittstelle von Technik und Ästhetik, innerhalb der schöpferischen Unvorhersehbarkeit der neuen Apparate und im Kontext einer bereits mannigfach in der Alltagskultur verankerten Maschinen-Ästhetik. Seitdem dies der soziokulturelle Regelfall geworden ist, sind unterschiedlichste kommunikative (Medien-)Transformationen durch grafische und interaktive Interfaces entstanden. Diese haben zu allgemeinen Veränderungen in der subjektiven Wahrnehmung von analogen und digitalen Medien geführt. Geprägt von Vernetzung, Hyperlokalität, Hybridisierung, Cyborgisierung und Multimedialität bringen sie eine dezidiert »technisierte Ästhetik« zum Ausdruck bzw. leiteten sie eine solche ein. Dieser Band der Reihe »Welt | Gestalten« versammelt interdisziplinäre Beiträge, welche die »Logik der Technisierung« mit einer »Logik des Ästhetischen« systematisch in Beziehung setzen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230111, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Held, Tobias~Wagner, Christiane~Grabbe, Lars C., Seitenzahl/Blattzahl: 272, Abbildungen: 8 schwarz-weiße und 16 farbige Abbildungen, Keyword: 21. Jahrhundert; AI Art; Automatisierung; Bildkultur; Cyborgisierung; Glitch Art; Hybridisierung; Hyperlokalität; Illusionsfortschritt; Illusionstechnik; Immersion; Interfaces; KI; Ko-Kreativität; Kunst und Technik; Maschinen-Design; Medialität; Medientransformationen; Mensch-Maschine-Kommunikation; Multimedialität; Postdigital; Quantenästhetik; Technisierte Gestaltung; Technisierung; Videoplattformen; visuelle Kommunikation, Fachschema: Zwanzigstes Jahrhundert~Kunst / Computer, 3D-Art, Medien~Medienkunst~Computerspiel~Internet / Politik, Gesellschaft~Bildbearbeitung~Bildverarbeitung~Grafik (EDV) / Bildverarbeitung, Fachkategorie: Electronic Art, Holografie, Videokunst~Game Art (Computerspiele)~Film, Kino~Internet und digitale Medien: Kunst und Performance~Foto- und Bildbearbeitung, Zeitraum: 20. Jahrhundert (1900 bis 1999 n. Chr.)~erste Hälfte 21. Jahrhundert (2000 bis 2050 n. Chr.), Warengruppe: TB/Medienwissenschaften/Sonstiges, Fachkategorie: Medienwissenschaften: Internet, digitale Medien und Gesellschaft, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Büchner-Verlag, Verlag: Büchner-Verlag, Verlag: Bchner-Verlag eG, Länge: 201, Breite: 143, Höhe: 18, Gewicht: 382, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783963178849, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,

    Preis: 30.00 € | Versand*: 0 €
  • Introducing Machine Learning
    Introducing Machine Learning

    Master machine learning concepts and develop real-world solutions Machine learning offers immense opportunities, and Introducing Machine Learning delivers practical knowledge to make the most of them. Dino and Francesco Esposito start with a quick overview of the foundations of artificial intelligence and the basic steps of any machine learning project. Next, they introduce Microsoft’s powerful ML.NET library, including capabilities for data processing, training, and evaluation. They present families of algorithms that can be trained to solve real-life problems, as well as deep learning techniques utilizing neural networks. The authors conclude by introducing valuable runtime services available through the Azure cloud platform and consider the long-term business vision for machine learning. ·        14-time Microsoft MVP Dino Esposito and Francesco Esposito help you ·         Explore what’s known about how humans learn and how intelligent software is built ·         Discover which problems machine learning can address ·         Understand the machine learning pipeline: the steps leading to a deliverable model ·         Use AutoML to automatically select the best pipeline for any problem and dataset ·         Master ML.NET, implement its pipeline, and apply its tasks and algorithms ·         Explore the mathematical foundations of machine learning ·         Make predictions, improve decision-making, and apply probabilistic methods ·         Group data via classification and clustering ·         Learn the fundamentals of deep learning, including neural network design ·         Leverage AI cloud services to build better real-world solutions faster     About This Book ·         For professionals who want to build machine learning applications: both developers who need data science skills and data scientists who need relevant programming skills ·         Includes examples of machine learning coding scenarios built using the ML.NET library

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Wie können E-Learning-Plattformen dazu beitragen, den Zugang zu Bildung zu verbessern? Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zum traditionellen Unterricht?

    E-Learning-Plattformen ermöglichen einen flexiblen Zugang zu Bildung, unabhhängig von Zeit und Ort. Sie bieten eine Vielzahl von Lernmaterialien und interaktiven Lernmethoden, die das Lernen effektiver gestalten können. Im Vergleich zum traditionellen Unterricht ermöglicht E-Learning eine individuelle Lerntempo und -ort, sowie eine größere Vielfalt an Lernmaterialien und interaktiven Lernmethoden.

  • Woran erkennt man die Vorteile von Blended Learning im Vergleich zu traditionellen Lernmethoden? Wie kann Blended Learning die Effektivität und Effizienz des Lernprozesses verbessern?

    Die Vorteile von Blended Learning liegen in der Flexibilität, Individualisierung und Interaktivität des Lernens. Durch die Kombination von Online- und Präsenzphasen können Lernende ihr Tempo und ihren Lernstil anpassen. Dies kann zu einer Steigerung der Motivation, des Engagements und letztendlich zu einer effektiveren und effizienteren Lernerfahrung führen.

  • Was sind die Vorteile von E-Learning gegenüber traditionellen Lehrmethoden?

    Die Vorteile von E-Learning gegenüber traditionellen Lehrmethoden sind die Flexibilität, da Lernende jederzeit und überall auf die Inhalte zugreifen können. Zudem ermöglicht E-Learning eine individuelle Anpassung des Lerntempos und der Lerninhalte. Außerdem können durch E-Learning Kosten gespart werden, da keine physischen Materialien oder Räume benötigt werden.

  • Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning in verschiedenen Branchen?

    Machine Learning wird in der Gesundheitsbranche eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Finanzbranche hilft Machine Learning bei der Betrugserkennung und Risikobewertung. Im Einzelhandel wird es genutzt, um das Kaufverhalten der Kunden vorherzusagen und personalisierte Empfehlungen zu geben.

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