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Ein LAMA geht online: Wie Machine-Learning-Kompetenzen durch praxisnahe Problemstellungen gefördert werden können

Kurzanzeige
dc.contributor.authorMolinar, Gabriela
dc.contributor.authorStang, Marco
dc.contributor.authorLohner, David
dc.contributor.authorSchmidt, Manuela
dc.contributor.editorKienle, Andrea
dc.contributor.editorHarrer, Andreas
dc.contributor.editorHaake, Joerg M.
dc.contributor.editorLingnau, Andreas
dc.date.accessioned2021-08-25T08:22:00Z
dc.date.available2021-08-25T08:22:00Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractDieser Artikel beschreibt die Neukonzeption einer prämierten Lehrveranstaltung zur Förderung von Machine-Learning-Kompetenzen. Ein Präsenzseminar des Labors für Angewandte Machine Learning Algorithmen wird in einen Massive Open Online Course (MOOC) umgewandelt. Dabei werden interaktive Notebooks (Jupyter Notebooks) eingesetzt, um Programmieraufgaben für eine größere Anzahl an Teilnehmenden als in Präsenz zu ermöglichen. Der Lehrveranstaltung liegt der QUA³CK-Prozess zu Grunde, der ein besonderes Augenmerk auf die Modellbildung für Maschinelles Lernen legt.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-710-4
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37043
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofDELFI 2021
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-316
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.subjectinteraktive Notebooks
dc.subjectpraxisnahe Aufgaben
dc.subjectMOOC
dc.titleEin LAMA geht online: Wie Machine-Learning-Kompetenzen durch praxisnahe Problemstellungen gefördert werden könnende
dc.typeText/Conference Poster
gi.citation.endPage368
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage367
gi.conference.date13.-15. September 2021
gi.conference.locationOnline
gi.conference.sessiontitlePosterbeiträge

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P316 - DeLFI 2021 - Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien
DELFI 2021