Automatisiertes Bewerten bei der praktischen Vermittlung von Methoden des Maschinellen Lernens
dc.contributor.author | Holstein, Katharina | |
dc.contributor.author | Kozaeva, Nata | |
dc.contributor.author | Bade, Korinna | |
dc.contributor.editor | Greubel, André | |
dc.contributor.editor | Strickroth, Sven | |
dc.contributor.editor | Striewe, Michael | |
dc.date.accessioned | 2023-10-16T04:38:42Z | |
dc.date.available | 2023-10-16T04:38:42Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | Im Kontext der Informatiklehre für die Einführung in das Maschinelle Lernen an Hochschulen für angewandte Wissenschaften liegt ein wesentlicher Fokus auf Anwendungsszenarien und Datensätzen mit aktuellem Problembezug. Zeitgleich ist der Stand der Vorkenntnisse vor allem der Masterstudierenden sehr divers. Dazu wird im folgenden Paper dargestellt, wie die praktischen Vermittlung von Methoden des Maschinellen Lernens mit Python durch automatisiertes Testen unterstützt werden kann. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf Lösungen für die speziellen Anforderungen der Programmierausbildung für das Maschinelle Lernen. | de |
dc.identifier.doi | 10.18420/abp2023-10 | |
dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42561 | |
dc.language.iso | de | |
dc.pubPlace | Bonn | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
dc.relation.ispartof | Proceedings of the Sixth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2023) | |
dc.relation.ispartofseries | Workshop „Automatische Bewertung von Programmieraufgaben“ | |
dc.subject | Selbstlernprogrammierkurs | |
dc.subject | Maschinelles Lernen | |
dc.subject | Automatisiertes Testen | |
dc.subject | VPL | |
dc.title | Automatisiertes Bewerten bei der praktischen Vermittlung von Methoden des Maschinellen Lernens | de |
dc.type | Text/Conference Paper | |
gi.conference.date | October 12-13, 2023 | |
gi.conference.location | Munich, Germany | |
gi.conference.sessiontitle | Vollbeiträge |
Dateien
Originalbündel
1 - 1 von 1
Vorschaubild nicht verfügbar
- Name:
- paper10.pdf
- Größe:
- 205.07 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format