keywords:
Kindertageseinrichtungen
Eltern
Digitalisierung
Pädagogische Fachkräfte
Kita-Apps
Pädagogik der frühen Kindheit

uk: Педагогічні науки

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Die Kommunikation mit Eltern gehört zu den zentralen Aufgaben von Kindertageseinrichtungen. Doch oftmals ist es gar nicht so einfach, einen für beide Seiten angemessenen Kontakt herzustellen. In den vergangenen Jahren sind deshalb verschiedene digitale Werkzeuge entstanden, die diesen Kontakt verbessern sollen. Um solche digitalen Werkzeuge geht es in dieser E-Lecture.

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name: Digitalisierung in der Kita: Das Beispiel Zusammenarbeit mit Eltern


Ingo Münch

type: Person

keywords:
Videografierte Experimente
Baustatik
Tragwerk
Einflusslinie
Verformungsgrößenberechnung
Verformungsgrößen
Experiment
Bauingenieurwesen/Ingenieurbau

cs: Technické vědy

de: Ingenieurwissenschaften

fi: tekniikka

uk: Інженерія

en: Engineering Sciences

fr: Ingénierie

da: Ingeniørvidenskab

es: Ingeniería

nl: Engineering

description: Im Format videografierte Experimente werden die aus den theoretischen Verfahren gewonnenen Ergebnisse durch Experimente bestätigt und in Videoclips dargestellt. Die Experimente sollen den Vergleich mit Berechnungen anregen. Dadurch erlangen die Studierenden ein tiefergehendes Verständnis der angewendeten Berechnungsverfahren. In diesem Video wird das Thema Einflusslinie für Verformungsgrößen behandelt.

TIB AV-Portal

type: Service

type: WebContent

type: MediaObject

@language: de

cs: přihlášení není vyžadováno

de: keine Anmeldung erforderlich

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en: no login required

nl: geen login vereist

name: Videografierte Experimente: Einflusslinie für Verformungsgrößen

ORCA.nrw

type: Organization

cs: Video

de: Video

fi: Video

uk: Відео

en: Video

fr: Vidéo

da: Video

nl: Video

es: Video


BWL-Glossarbegriff / Arbeitsvertrag

keywords:
Einführung
Schlüsselbegriffe
Allgemeine Betriebswirtschaftslehre
Niedrigschwellig
Einstieg
Video
Animation
EBWL
Betriebswirtschaftslehre

de: Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

uk: Право, економіка та суспільні науки

en: Law, Economics and Social Sciences

de: Wirtschaftswissenschaften

uk: Бізнес та економіка

en: Business and Economics

description: Animierter Glossareintrag zu Schlüsselbegriffen der BWL. Entstanden im Rahmen des Projektes "ebwl-oer.nrw".

uk: вхід без авторизації

Hochschule Bochum

addressCountry: DE

addressLocality: Bochum

addressRegion: North Rhine-Westphalia


keywords:
Ingenieurwissenschaften
Ingenieurwesen allgemein
Regenerative Energien
Renewable Energy
Wind Power
Wind Energy
OER4EE

de: Biologie

uk: Біологія

en: Biology

de: Umweltschutz

uk: Охорона навколишнього середовища

en: Environmental Protection

de: Mathematik, Naturwissenschaften

uk: Математика, природничі науки

en: Mathematics, Natural Sciences

de: Raumplanung

uk: Містобудування та територіальне планування

en: Spatial Planning

description: As an introduction to the topic of "Acceptance of wind turbines", we first look at the concept of acceptance, acceptance research and how this is applied to wind energy. This open educational resource is part of "OER4EE - technologies for the energy transition".

@language: en

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name: Acceptance of Wind Turbines 1: Introduction into the topic of acceptance


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

description: Now it's getting a bit theoretical! We develop the equivalent circuit of the induction generator and can use it to explain its behaviour in a wind turbine. This open educational resource is part of "OER4EE - technologies for the energy transition”.

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name: Induction Generator 3 - Equivalent Circuit and Characteristic Diagrams


keywords: Lernbereich Sprach- und Kulturwissenschaften

de: Allgemeine und vergleichende Literatur- und Sprachwissenschaft

uk: Загальне та порівняльне літературознавство та мовознавство

en: General and Comparative Literary Studies and Linguistics

de: Sozialwissenschaften/Soziologie

uk: Суспільні науки та соціологія

en: Social Sciences/Sociology

uk: Право, економіка та суспільні науки

de: Geisteswissenschaften

uk: Гуманітарні науки

en: Humanities

description: In diesem Video-Interview beantwortet die Sprachwissenschaftlerin Prof. Dorothee Meer Fragen zu den Grundlagen qualitativer Diskursanalysen.

uk: вхід без авторизації

name: Interview: Grundlagen der qualitativen Diskursforschung


keywords:
SYE
Anaconda
Python
Jupyter Notebook
OER4EE
Elektrische Energietechnik

de: Physik, Astronomie

fi: fysiikka, tähtitiede

uk: Фізика, Астрономія

en: Physics, Astronomy

fr: Physique, Astronomie

da: Fysik, Astronomi

es: Física, Astronomía

nl: Natuurkunde, Astronomie

uk: Математика, природничі науки

description: Basics von Jupyter Notebooks. Verwendung von Python Funktionen, Schleifen und Variablen.

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name: Verwendung von Jupyter Notebooks - Teil 3


cs: Informatika

de: Informatik

fi: tietojenkäsittelytiede

uk: Комп'ютерні науки

en: Computer Science

fr: Informatique

da: Datalogi

es: Ciencias de la Computación

nl: Informatica

description: In diesem Video geht es darum auch bei etwas unüblichen Situationen eine passende SQL-Anfrage formulieren zu können.

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name: Datenbankanfragen (Teil 3) - Komplexe Anfragen


BWL-Glossarbegriff / Verschuldungsgrad

uk: Комп'ютерні науки

uk: Право, економіка та суспільні науки

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Elementare Momente

cs: Matematika

de: Mathematik

fi: matematiikka

uk: Математика

en: Mathematics

fr: Mathématiques

da: Matematik

es: Matemáticas

nl: Wiskunde

uk: Математика, природничі науки

description: Die Begriffe Erwartungswert und Varianz werden motiviert und die definierenden Formeln grafisch erklärt. Das Video behandelt dabei nur den diskreten Fall. Die Rechenregeln für Erwartungswert und Varianz unter Verschiebung bzw. Skalierung der Zufallsvariablen werden sowohl grafisch visualisiert als auch rechnerisch hergeleitet.

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Rotorblätter 1 - Einführung

keywords:
Erneuerbare Energien
Windenergie
Windkraftanlagen
Wind
OER4EE
Regenerative Energien

uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

description: Dieses erste Video über "Rotorblätter" gibt eine Einführung in das Thema und erklärt auch, warum wir oft nur ein Segment des Blattes betrachten. Dieses Material ist Teil der Lehr-Lern-Materialien von „OER4EE - Technologien für die Energiewende“.

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video geht es um die Nutzung von OUT-Parametern.

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name: Datenbankprogrammierung - Gespeicherte Prozeduren (Teil 2)


keywords:
Regenerative Energien
Ingenieurwesen allgemein
Ingenieurwissenschaften
Renewable Energy
Solar Thermal
Solar Thermal Power Generation
OER4EE

uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

description: In this episode we compare the theoretically achievable efficiencies of different types of solar thermal power plants and discuss heat transfer media and heat storage concepts used in solar tower plants. This open educational resource is part of "OER4EE - technologies for the energy transition".

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name: Solar Thermal Power Plants - Point Focusing Systems Part 4: Chapter 3.4: Power Tower Plants


Word: Erste Schritte - Layout

keywords:
Tutorial
Digichem
Word
Office
Textverarbeitung
Naturwissenschaften
Studienbereich Chemie
Ingenieurwissenschaften

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

en: Information and Library Sciences

uk: Гуманітарні науки

description: Word ist das mit Abstand meistverwendete Textverarbeitungsprogramm der Welt. Dieses Erklärvideo zeigt die Bestandteile eines Layouts und wie Du das Layout Deines Dokuments an bestimmte Vorgaben anpasst sowie Du daraus eine neue Vorlage erstellen kannst.

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MestReNova-Übung: Referenzierung

keywords:
Tutorial
DigiChem
MestReNova
NMR
Spektroskopie
Referenzierung
Lösungsmittel
Lösungsmittelsignal
Übung
Studienbereich Chemie

de: Chemie

fi: kemia

uk: Хімія

en: Chemistry

fr: Chimie

da: Kemi

es: Química

nl: Scheikunde

uk: Математика, природничі науки

description: MestReNova ist ein Programm mit dessen Hilfe Du elektronisch zur Verfügung gestellte NMR-Spektren auswerten und für die Darstellung in wissenschaftlichen Arbeiten bearbeiten kannst. In diesem Lehrvideo wird Dir der Lösungsweg zur Übung zum Thema Referenzierung gezeigt. Es soll zunächst ermittelt werden, in welchem Lösungsmittel die zur Verfügung gestellten Spektren aufgenommen wurden. Anschließend sollen diese auf das Lösungsmittelsignal referenziert werden.

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keywords: Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften allgemein

en: Engineering Sciences

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

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name: SWOT- und TOWS-Analyse 4 - Innovation und Entrepreneurship Micro Degree


uk: Бізнес та економіка

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Право, економіка та суспільні науки

uk: Гуманітарні науки

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en: no login required

name: How to pitch 1 - Innovation und Entrepreneurship Micro Degree


Datenmodellierung - Ergänzung (3)

keywords:
Energie 4.0
Erneuerbare Energien
Digitalisierung
Internet of Things
IoT
Big Data
Sensordaten
Datenmodellierung
OER4EE
Regenerative Energien
Ingenieurwesen allgemein
Ingenieurwissenschaften

uk: Математика, природничі науки

description: Dieses Material ist Teil der Lehr-Lern-Materialien von "OER4EE - Technologien für die Energiewende" und zugleich Bestandteil der Lehrveranstaltung Energie 4.0, Kapitel 4. Inhalt dieses Screencasts: Datenmodellierung für Sensor- und Simulationsdaten: Ergänzung mit Benchmarks (3)

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Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

addressLocality: Sankt Augustin

en: Video


Harpy eagle predation on coatis

keywords: Predation Amazon Raptr

uk: Математика, природничі науки

description: Harpy eagle predation on coatis

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uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

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name: LeseUFO – Ein Jahrmarkt der Wortspiele (hochdrei - Stadtbibliotheken verändern)

Technische Informationsbibliothek (TIB)

addressLocality: Hanover

addressRegion: Lower Saxony


Mehrsprachigkeit in der GND

keywords:
GND (Gemeinsame Normdatei)
Mehrsprachigkeit
Originalschrift
Multilingualer Thesaurus
Projekt GND-mul
Sprachcodierte Sucheinstiege

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Der Vortrag wurde als Einstieg zu einer Sprechstunde zur Mehrsprachigkeit der GND für die UAG SE der AG FID am 4.10.2023 (auf den Folien steht fälschlich 5.10.2023) gehalten. Ganz knapp werden die Grundregeln der GND vorgestellt: Die GND bedient sich der natürlichen Sprache, ist aber keine natürliche Sprache, sondern ein kontrolliertes Vokabular, das Regeln folgt. Zum Beispiel brauchen gleichnamige Einträge identifizierende Zusätze. Bezogen auf die Sprachform gibt es gemäß Regelwerk entitätenspezifische Unterschiede (vgl. Folie 13). Die Katalogisierungssprache in der GND ist Deutsch. Beides kann es dazu führen, dass fremdsprachige Individualnamen einen identifizierenden Zusatz in deutscher Sprache erhalten (vgl. Folie 20). Es wird auf den Unterschied von Übersetzungen in andere Sprache und die Verlinkung mit einem fremdsprachigen Thesaurus eingegangen (Folie 21ff).

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name: Deutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main


Introduction to AI4Life

keywords:
AI
ML
Life Sciences

uk: Комп'ютерні науки

description: Machine learning (ML) has enabled and accelerated frontier research in the life sciences, but democratised access to such methods is, unfortunately, not a given. Access to necessary hardware and software, knowledge and training, is limited, while methods are typically insufficiently documented and hard to find. Furthermore, even though modern AI-based methods typically generalize well to unseen data, no standard exists to enable sharing and fine-tuning of pre-trained models between different analysis tools. Existing user-facing platforms operate entirely independently from each other, often failing to comply with FAIR data and Open Science standards. The field of AI and ML is developing at a staggering pace, making it impossible for non-specialists to stay up to date. To enable the life science communities to benefit from AI/ML-powered image analysis methods, AI4Life will build bridges, providing urgently needed services on the common European research infrastructures. We will build an open, accessible, community-driven repository of FAIR pre-trained AI models and develop services to deliver these models to life scientists, including those without substantial computational expertise. Our direct support and ample training activities will prepare life scientists for the responsible use of AI methods, while contributor services and open standards will drive community contributions of new models and interoperability between analysis tools. Open calls and public challenges will provide state-of-the-art solutions to yet unsolved image analysis problems in the life sciences. Our consortium brings together AI/ML researchers, developers of popular open-source image analysis tools, providers of European scale storage and compute services and European life sciences Research Infrastructures – all united behind the common goal to enable life scientists to fully benefit from the untapped but potentially tremendous power of AI-based analysis methods.

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name: NFDI for Data Science and Artificial Intelligence


uk: Комп'ютерні науки

description: “Software is eating the world” [1] - The famous quote and article by Marc Andreesen, founder of Netscape, is now 12 years old and it is fair to say: He was right, software is the driver of modern economy and pervasive throughout all industries. Taking it one step further, we argue that while software has eaten the world, open source is eating software. Open source makes up 80% - 90% of applications and if we think about it, it is clear that the modern IT industry would not be where it is today without open source. Just to name one example, the internet as we know it is based on open source technology. This lecture will give an introduction to open source and will try to investigate how open source can be applied successfully - in industry and research alike. We will cover aspects such as licenses, governance, best practices, success stories and the role of open source foundations. Last but not least we will have a look at how we can increase the impact of research projects with open source. [1] https://a16z.com/why-software-is-eating-the-world/

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name: Software ate the world - and Open Source is eating software!


uk: Математика, природничі науки

description: The idea of compactifying the space of Riemannian manifolds satisfying Ricci curvature lower bounds goes back to Gromov in the '80ies and was pushed by Cheeger-Colding in the ‘90ies, who investigated the structure of spaces arising as Gromov-Hausdorff limits of smooth Riemannian manifolds satisfying Ricci curvature lower bounds. A completely new approach based on Optimal Transport was proposed by Lott-Villani and Sturm around ten years ago; via this approach, one can give a precise sense of what means for a non-smooth space (more precisely for a metric measure space) to satisfy a Ricci curvature lower bound and a dimensional upper bound. This approach has been refined in the last years by a number of authors (most notably Ambrosio-Gigli- Savarè) and a number of fundamental tools have now been established, permitting to give further insights in the theory and applications which are new even for smooth Riemannian manifolds. The goal of the lectures is to give an introduction to the theory and discuss some of the applications.

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name: Metric measure spaces satisfying Ricci curvature lower bounds 3


uk: Математика, природничі науки

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name: Metric measure spaces satisfying Ricci curvature lower bounds 1


uk: Математика, природничі науки

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name: Metric measure spaces satisfying Ricci curvature lower bounds 2


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Diskriminierung
Recht

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video geht es um die rechtlichen Grundlagen der für den KI-Einsatz relevanten Diskriminierungsverbote. Außerdem beschäftigen wir uns erneut mit den ethischen Implikationen der KI-Diskriminierungsproblematik. Dafür werfen wir zuerst einen Blick auf den Artikel 3 des Grundgesetzes und dann auf das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz. Danach beschäftigen wir uns kurz mit der Frage, wie KI überhaupt diskriminieren kann und schließlich, wie dies mit systemischer Ungleichheit zusammenhängt. Lernziele: Du kennst die verfassungsrechtliche Basis und das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz und kannst sie unterscheiden Du kennst die Unterscheidung zwischen mittelbarer und unmittelbarer Diskriminierung im Kontext von KI-Anwendungen Dein Verständnis für den Zusammenhang zwischen KI-Diskriminierung und gesellschaftlicher Ungleichheit ist gestärkt

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name: Recht - Verfassungsrechtliche Basis II – Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI

name: Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD)

addressLocality: Düsseldorf


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Entscheidungsbäume

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften an der HHU vor. Im Projekt wird ein KI-System entwickelt, das akademische Leistungen an Universitäten sozial verträglich vorhersagen kann. Dazu werden Entscheidungsbäume verwendet. Außerdem lernen wir, wie Fairness im Kontext von Maschinellem Lernen definiert, quantifiziert und evaluiert werden kann. Lernziele: Du beschreibst RAPP als Anwendungsbeispiel für die Umsetzung von Responsible AI Du erläuterst, wie aus informatischer Sicht eine Responsible AI angestrebt werden kann Du nennst RAPP als Anwendungsfall von Entscheidungsbäumen

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Entscheidungsbäume & Fairness


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Bildverarbeitung
CNN
neuronale Netze

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind etwas größer als bei MNIST und in Farbe. Wir schauen uns den Aufbau eines CNN mit Convolutional und Fully-Connected Layers an und interpretieren deren Parameter und Dimensionen. Anschließend trainieren, validieren und testen wir das CNN mit CIFAR-10. Lernziele: Du beschreibst den CIFAR-10 Datensatz und den Aufbau von Farbbildern Du erklärst den Aufbau eines CNN und fügst Layers mit "models.Sequential.add" hinzu Du berechnest die Parameter und Dimensionen von verschiedenen Schichten eines CNN Du trainierst und testest ein CNN

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name: Programmierung - Bildverarbeitung (Programmierung)


Programmierung - Neuronale Netzwerke

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
neuronale Netzwerke

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du einen wahren Klassiker unter den Datensätzen kennen - den MNIST Datensatz, der aus Bildern von handgeschriebenen Ziffern besteht. Wir wiederholen noch einmal den Aufbau von Graustufenbildern und beschäftigen uns mit deren Normalisierung. Anschließend zeigen wir dir, wie man den Aufbau eines neuronalen Netzwerkes programmiert und wie die einzelnen Bestandteile und Parameter des Netzwerks interpretiert werden können. Lernziele: Du beschreibst den MNIST Datensatz und lädst ihn in dein Programm Du normalisierst Bilder, sodass die Intensitätswerte zwischen 0 und 1 liegen Du erklärst, wie du mit "models.Sequential" Layer zu deinem neuronalen Netzwerk hinzufügen kannst Du erklärst den Unterschied zwischen der ReLU- und Softmax-Aktivierungsfunktion Du berechnest die Anzahl der Modellparameter für einzelne Layer

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keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Text Mining
NLP

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du ein Projekt aus der Informatik an der HHU kennen, bei dem es darum geht, mit Hilfe von Methoden der Sprachverarbeitung automatisch Argumente und Argumentationsstrukturen in Texten zu erkennen. Ziel ist es, diese Methoden auf Twitter anzuwenden und so einen Beitrag zur Verbesserung der Qualität von Diskussionen und Debatten in sozialen Medien zu leisten. Lernziele: Du nennst Argument Mining auf Twitter als Beispiel für eine Anwendung der Textverarbeitung mit Hilfe von Deep Learning Du nennst Vorteile von Twitter-Analysen mit Hilfe von KI, insbesondere im Hinblick auf öffentliche Debatten in sozialen Medien

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Argument Mining auf Twitter


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
NLP

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du mehr über BERT, das Modell zur Wort-Einbettung, das die Bedeutung von Wörtern anhand ihres Kontexts erfasst. Dazu arbeiten wir mit der Python-Library "flair". Wir diskutieren den Aufbau von BERT und lernen anhand eines anschaulichen Beispiels das Konzept der Wort-Einbettungen und die Vorteile der BERT-Einbettungen besser kennen. Wir programmieren embeddings und berechnen und visualisieren die semantische Ähnlichkeit von Wörtern. Lernziele: Du erklärst den Aufbau von BERT Du erläuterst, wie BERT-Einbettungen funktionieren Du erklärst das Konzept der semantischen Ähnlichkeiten von Wörtern

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name: Programmierung - Textverarbeitung (Programmierung)


Theorie - Textverarbeitung (Theorie)

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du die Sprachverarbeitung oder das Natural Language Processing kennen - ein Feld der Künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Verarbeiten von Sprache beschäftigt. Ein zentrales Konzept dabei ist die Textrepräsentation, also die Art und Weise, wie wir Texte in eine Form bringen, um von Maschinen verstanden werden zu können. Du bekommst einen Einblick in einfache und fortgeschrittene Textrepräsentationen. Lernziele: Du erklärst die Grundlagen von Transformermodellen Du nennst BERT als Beispiel für ein Transformermodell Du erklärst den Unterschied zwischen einfachen Textrepräsentationen wie dem Worttaschenmodell und fortgeschrittenen Textrepräsentationen wie Transformern

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Theorie - Generative Modelle

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
ChatGPT
NLP
Generative Modelle

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video geht es um die Generierung von Bildern und von Texten mit Hilfe von KI. Wir schauen uns die Funktionsweisen von drei generativen Modellen für Bilder an: Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs) und Stable Diffusion. Zudem interviewen wir einen Experten für Language Models im Natural Language Processing zu ChatGPT und den damit einhergehenden Chancen und Risiken. Lernziele: Du erklärst das grobe Konzept von Autoencoders und Variational Autoencoders Du erklärst das grobe Konzept von Generative Adversarial Networks Du ordnest das grobe Konzept von Stable Diffusion ein Du erläuterst das grobe Konzept von ChatGPT und die dazugehörigen Chancen und Risiken

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Theorie - Einführung in die KI

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Definition

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video stellen wir Definitionen für "Künstliche Intelligenz" vor und hinterfragen sie kritisch. Außerdem beschreiben wir die Vorstellung von KI in Filmen/Literatur, in journalistischen Nachrichten-Medien und in der deutschen Bevölkerung und welche alternativen Bilder von KI es gibt. Wir lernen den Unterschied zwischen starker und schwacher KI und einige Beispiele dafür kennen. Lernziele: Du definierst den Begriff "Künstliche Intelligenz" Du hinterfragst Definitionen kritisch Du beschreibst das vorherrschende Bild von Künstlicher Intelligenz in Filmen/Literatur Du beschreibst das vorherrschende Bild von Künstlicher Intelligenz in den (journalistischen) Medien Du beschreibst das vorherrschende Bild von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Bevölkerung Du erläuterst den Unterschied zwischen starker und schwacher KI

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Theorie - Geschichte der KI, Teil 1

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Geschichte der KI

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du etwas über den Ursprung und die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz - von der ersten Programmiererin Ada Lovelace über den KI-Pionier Alan Turing bis hin zur jüngeren Geschichte und den verschiedenen Hochs und Tiefs der KI-Forschung. Lernziele: Du beschreibst den Ursprung und die historische Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Du ordnest so genannte "KI-Booms" und "KI-Winter" grob zeitgeschichtlich ein und beschreibst sie Du identifizierst Ada Lovelace als erste Programmiererin Du identifizierst Alan Turing als KI-Pionier Du beschreibst die grobe Funktionsweise des Turing Tests

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Theorie - Geschichte der KI, Teil 2

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Ada Lovelace
Alan Turing

uk: Комп'ютерні науки

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keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Deep Learning
Machine Learning

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche Intelligenz bereits definieren kannst, erfährst du in diesem Video auch, was sich hinter Maschinellem Lernen und Deep Learning verbirgt. Lernziele: Du definierst zusätzlich zum schon bekannten Begriff "Künstliche Intelligenz" die Begriffe "Maschinelles Lernen" und "Deep Learning" Du differenzierst die drei Begriffe und erläuterst Zusammenhänge Du hinterfragst Definitionen kritisch Du erläuterst die Begriffe "Reinforcement Learning" und "Algorithmus" Du erklärst den Unterschied zwischen "Supervised Learning" und "Unsupervised Learning" Du erläuterst die Funktionalität eines neuronalen Netzwerkes

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name: Theorie - Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Ziegenproblem

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann welche von diesen statistischen Kennzahlen sinnvoll eingesetzt werden kann. Dann illustrieren wir, warum wir häufiger Autos und seltener Ziegen gewinnen können, wenn wir Wahrscheinlichkeiten richtig verstehen und berechnen. Außerdem zeigen wir am Beispiel eines Experiments, warum es so wichtig ist, sich immer mit den Daten, die man analysieren möchte, zu beschäftigen, sich diese gründlich anzuschauen und beim wissenschaftlichen Arbeiten nicht immer völlig hypothesengeleitet vorzugehen. Lernziele: Du erläuterst anhand von Beispielen, in welchen Fällen der arithmetische Mittelwert bzw. der Median als statistische Kennzahlen sinnvoll sind Du erklärst das „Ziegenproblem“ Du erklärst das Phänomen der selektiven Aufmerksamkeit im Zusammenhang mit wissenschaftlichem Arbeiten Du erläuterst, warum es wichtig ist, sich Daten, die man analysieren möchte, genau anzuschauen (bzw. überhaupt anzuschauen) und sich nicht völlig auf hypothesengesteuertes wissenschaftliches Arbeiten zu versteifen

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen


Theorie - Überwachtes Lernen

keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Machine Learning

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird, wie uns Qualitätsmaße helfen zu beurteilen, ob ein Training gut funktioniert, und warum es wichtig ist, den zugrundeliegenden Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testdaten aufzuteilen. Lernziele: Du benennst das Ziel und den groben Ablauf des Überwachten Lernens Du nennst Beispiele für Input-Output-Paare im Überwachten Lernen Du ordnest den Begriff Training im Rahmen des Überwachten Lernens ein und erläuterst ihn Du beschreibst, wie Qualitätsmaße im Überwachten Lernen zur Quantifizierung eines erfolgreichen Trainings eingesetzt werden Du nennst Beispiele für Qualitätsmaße Du erläuterst die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testdaten beim Training, begründest sie und stellst ihre Notwendigkeit und Wichtigkeit heraus

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keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
TensorFlow

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du die beiden Websites Know Your Data und TensorFlow Playground kennen. Mit Know Your Data kannst du eine Vielzahl an typischen Datensätzen, die von TensorFlow unterstützt werden, erkunden. Du bekommst einen Eindruck davon, wie die Daten tatsächlich aussehen, und kannst dir Statistiken und Metadaten anzeigen lassen sowie die Daten gruppieren. Der TensorFlow Playground bietet dir eine Gelegenheit, dich im Training eines Neuronalen Netzwerkes auszuprobieren, verschiedene Parameter zu verstellen und in Echtzeit zu beobachten, wie das den Trainingsprozess und die Vorhersage beeinflusst. Lernziele: Du benutzt Know Your Data, um verschiedene Datensätze zu explorieren Du erhältst durch den TensorFlow Playground eine bessere Intuition dafür, wie ein Neuronales Netzwerk und das Training funktionieren

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Know Your Data & TensorFlow Playground


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video fokussieren wir uns auf neuronale Netzwerke. Zum Einstieg wiederholen wir kurz, warum künstliche von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind. Wir schauen uns an, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet. Lernziele: Du nennst Gemeinsamkeiten und Unterschiede von biologischen und künstlichen neuronalen Netzwerken Du beschreibst die Berechnung des Wertes eines Neurons in einem Hidden Layer aus dem vorhergehenden Layer (mit den Begriffen "Weight", "Bias" und "Aktivierungsfunktion") und führst sie durch Du erläuterst die Funktionsweise der ReLU-Aktivierungsfunktion

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name: Theorie - Neuronale Netzwerke & die Mathe


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein Gradient ist und bekommen eine Intuition dafür, wie die Optimierung eines neuronalen Netzwerkes funktioniert. Außerdem werfen wir einen etwas genaueren Blick auf den Trainingsprozess und lernen Kriterien dafür kennen, wann man ihn am besten stoppt. Lernziele: Du erklärst die Interpretation der Verlustfunktion, z.B. anhand des Klassifikationsproblems in Hunde- und Katzenbilder beim Überwachten Lernen Du erklärst, aus welchen Komponenten der Gradient einer Funktion besteht Du beschreibst die Intuition hinter der Optimierungsmethode des (Stochastischen) Gradientenabstiegs Du erläuterst den Ablauf des Trainings grob Du gibst Beispiele für Stopp-Kriterien des Trainings

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name: Theorie - Optimierung & Wandern mit Gradientenabstieg


Theorie - Theorie der Bildverarbeitung

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern stellen wir Kanten als wichtige Features von Bildern heraus und erfahren, wie Ableitungen dabei helfen können, sie zu detektieren. Danach lernen wir Faltungen kennen und sehen anhand von Beispielen, wie Bilder mit sogenannten Filtern gefaltet werden können, um wichtige Features zu erkennen. Diese spielen bei Convolutional Neural Networks (CNNs) eine zentrale Rolle, wie wir im Anschluss sehen werden. Lernziele: Du erklärst, wie ein Bild digital im Computer gespeichert ist Du nennst Bildkanten als wichtige Charakterisierung von Bildern Du nennst die Bildableitung als Indikator für Bildkanten und erläuterst sie Du erklärst das Prinzip der (diskreten) Faltung eines Bildes mit einem Filter anhand eines Beispiels Du erläuterst Eigenschaften eines Convolutional Neural Networks, insbesondere die Rolle der Filter

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keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
informationelle Selbstbestimmung
Recht

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video stellen wir das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und seine Entstehungsgeschichte vor. Wir diskutieren Anwendungsfälle und erläutern, was dieses Recht mit KI zu tun hat. Lernziele: Du erläuterst die Entstehungsgeschichte des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung Du nennst die rechtlichen Grundlagen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung Du stellst eine Verknüpfung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung und KI her

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name: Recht - Verfassungsrechtliche Basis I – Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (1/2)


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Python

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du Variablen kennen und siehst, was genau sie eigentlich mit Umzugskisten zu tun haben. Du erfährst, was Datentypen sind und wie Operationen Variablen und Datentypen ändern können. Lernziele: Du erklärst, was eine Variable ist Du erklärst, wie der Datentyp in Python bestimmt wird

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name: Programmierung - Einführung in Variablen, Datentypen und Operationen


Programmierung - Einführung in Listen

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video beschäftigst du dich mit Listen in Python. Du lernst ihre Eigenschaften und ihren Aufbau kennen. Lernziele: Du definierst Listen Du erklärst, wie eine Liste in Python aufgebaut ist

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu ersetzen und zu löschen. Außerdem wird dir erklärt, was Indizes sind und wie du mit ihnen auf Listenelemente zugreifen kannst. Lernziele: Du erzeugst eine Liste in Python und fügst ihr Elemente hinzu Du greifst auf Elemente einer Liste zu und gibst diese aus Du ersetzt und löschst Elemente innerhalb einer Liste Du prüfst die Zugehörigkeit von Elementen zu einer Liste Du verkettest Listen

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name: Programmierung - Listen: Jupyter Notebook


Programmierung - Statistik mit SciPy

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Statistik

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description: In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür benutzt du neben NumPy auch das Modul SciPy, was ebenfalls für wissenschaftliche Berechnungen genutzt werden kann. Lernziele: Du berechnest statistische Kennzahlen (Minimal-, Maximal-, Mittelwert, Median, Modus) für ndarrays mit den Funktionen der Module SciPy und NumPy

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und lernst, Sätze auszugeben, sowie deinen Programmcode in Python zu kommentieren. Lernziele: Du erklärst die wichtigsten Funktionalitäten von Jupyter Notebooks Du schreibst in einem Jupyter Notebook ein einfaches Python-Programm und führst es aus Du erklärst, was die print()-Anweisung in Python bewirkt Du erklärst, was Kommentare sind und wie diese im Programmcode eingefügt werden können

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name: Programmierung - Einführung in Jupyter Notebook


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Programmierung

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video erfährst du, was genau wir eigentlich unter Programmierung verstehen. Du lernst, was ein Interpreter ist und welche Rolle dieser beim Programmieren einnimmt. Lernziele: Du erklärst, was Programmieren bedeutet Du erklärst, wofür ein Interpreter benötigt wird

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name: Programmierung - Einführung in Programmierung


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Generative Modelle

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description: In diesem Video lernst du mögliche Anwendungsszenarien für Generative Modelle kennen. Du erhältst einen Überblick über verschiedene Einsatzszenarien. Zum Abschluss konzentrieren wir uns noch auf die Risiken und Herausforderungen, die diese Technik mit sich bringt. Lernziele: Du erhältst ein Verständnis über den Medienaspekt der Ergebnisse von Generativen Modellen Du lernst die potenziellen Einsatzszenarien der Modelle für Text und Bild kennen Du entwickelst ein Gespür für die Herausforderungen Du gewinnst ein Bewusstsein über die aktuellen und zukünftigen Debatten Das Transkript zu dem Video findest du oben unter “Zusätzliches Material herunterladen” als “Lesematerial”.

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Anwendungsbeispiele für Generative Modelle


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy

uk: Комп'ютерні науки

description: Künstliche Intelligenz hat mir dir nichts zu tun? Das stimmt so nicht, denn KI ist irgenwie überall. In dem Video zeigen wir dir, wie oft man im Alltag mit unterschiedlichen Verfahren der Künstlichen Intelligenz in Berührung kommt. Lernziele: Du erhältst ein Bewusstsein darüber, wie alltäglich der Kontakt mit KI ist Du wirst für eine Begriffsschärfung zwischen KI Methoden, KI Anwendungen und KI Verfahren, Modelle sensibilisiert Du lernst über die Medienkritik einen besseren Umgang mit Schlagworten

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name: KI ist überall - Wo uns Künstliche Intelligenz im Alltag begegnet


Ethik - Missbrauch von KI - Deepfakes

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Deepfake

uk: Комп'ютерні науки

description: Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an, welche Schattenseiten es geben kann. Lernziele: Du sollst für den Missbrauch von KI und die Auswirkungen sensibilisiert werden In diesem Zusammenhang lernst Du die Definition von Deepfake kennen Du kannst zwischen unterschiedlichen Varianten differenzieren. Du verstehst das moralische und ethische Dilemma, das mit dieser Technologie verbunden ist Du kennst Kriterien, anhand derer man Deepfakes in Videos erkennt

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name: Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD)


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 2 wichtigen Inhalte aus der vergangenen Woche wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zweiten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Daten aus der Geschichte der Künstlichen Intelligenz Du erinnerst die Definitionen von Ethik und KI-Ethik Du vollziehst die Bedeutung von Programmieren und von Daten für die Künstliche Intelligenz nach

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name: Woche 2 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der sechsten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Inhalte zu Datentypen und dem Trainieren von KI-basierten Systemen Du erinnerst die Teile des Maschinellen Lernens Du vollziehst Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 6 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst verschiedene Datentypen, Variablen in Python und die Definitionen Künstlicher Intelligenz Du vollziehst Zusammenhänge zwischen Woche 2 und Woche 3 nach

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name: Woche 3 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 7 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der siebten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst die Ziele der Regression Du erinnerst die Definition von Accuracy Du vollziehst Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 7 : Wie war das nochmal?: Übersicht und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der neunten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst die Definition von Unsupervised Learning Du vollziehst den Grundgedanken der Normalisierung nach Du vollziehst die Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 9 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 8 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der achten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Begriffe Du vollziehst Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 8 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 10 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zehnten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst die Definition von Deep Learning Du erinnerst wichtige Inhalte zu Neuronalen Netzwerken Du erinnerst, was Graustufenbilder sind Du vollziehst die Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 10 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 11 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der elften Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Inhalte zu Neuronalen Netzwerken Du erinnerst die Definitionen von Accuracy, Überanpassung und Unteranpassung Du vollziehst die Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 11 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 12 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zwölften Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Inhalte zu der Textvorverarbeitung (wie Stemming oder Stoppwortentfernung) Du vollziehst die Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 12 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dreizehnten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst, wie sich Bilder (unstrukturierte Daten) strukturieren lassen Du vollziehst die Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 13 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst wichtige Definitionen Du vollziehst Zusammenhänge zwischen Woche 3 und Woche 4 nach sowie Zusammenhänge zwischen den Videos der vierten Woche

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name: Woche 4 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


keywords:
Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
AI Act

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video sollen die wichtigsten Aspekte der rechtlichen Herausforderungen der KI auf nationaler und europäischer Ebene dargestellt werden. Zunächst diskutieren wir die Berührungspunkte von Recht und KI in den drei Bereichen des Zivilrechts, des Strafrechts und des Öffentlichen Rechts. Außerdem wird die Zulässigkeit der Letztentscheidung durch KI thematisiert. Wir fragen, ob ethische Erwägungen als "roter Faden" für die rechtliche Einhegung von KI dienen können. Schließlich stellen wir den risikobasierten Ansatz des "AI Acts" - ein Entwurf einer KI-Verordnung der Europäischen Union - zur Regulierung von KI vor. Lernziele: Du zählst die vielfältigen Berührungspunkte von KI und Recht inkl. der verschiedenen Rechtsbereiche auf Du benennst die typischen rechtlichen Herausforderungen beim praktischen Einsatz von KI Du stellst die regulatorischen Hintergründe und Prinzipien insb. hinsichtlich des KI-VO-E dar Du stellst die Chancen und Risiken der Heraushebung ethischer Grundlagen bei der Regulierung von KI gegenüber

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name: Recht - Rechtliche Herausforderungen der KI auf nationaler und europäischer Ebene


Daten - Visualisierung von Daten

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Datenvisualisierung

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description: In diesem Video wird dir gezeigt, wie du dich mithilfe von Datenvisualisierung besser in deinen Daten auskennst. Du lernst einige Diagrammarten kennen und erhältst Tipps und Tricks, um deine Visualisierungen auch in Präsentationen gut einzusetzen. Lernziele Du erläuterst den Nutzen von Visualisierung Du benennst verschiedene Diagrammarten und verdeutlichst deren Anwendung mit Beispielen Du bewertest Grafiken mithilfe der gegebenen Tipps

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Programmierung - Visualisierung

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Visualisierung

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du, wie du mithilfe des Moduls plotly express eigene Visualisierungen deiner Daten erstellen kannst. Du lernst, selber Streu-, Linien-, Säulen- und Kuchendiagramme zu erstellen und diese auch abzuspeichern. Lernziele: Du kannst rudimentäre Diagramme mit plotly express erstellen Du kannst mithilfe eines gegebenen Handbuchs selbstständig Funktionen und Parameter recherchieren

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Daten - Unter- und Überanpassung

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw. Überanpassung überhaupt auftritt. Außerdem beschäftigst du dich mit Ausreißern in deinen Daten. Lernziele: Du erklärst Unter- und Überanpassung mit Beispielen Du identifizierst Unter- und Überanpassung mithilfe einer grafischen Darstellung Du erläuterst das Prinzip von Ausreißern mit Beispielen

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares Regressionsmodell erstellt und auf dem California-Housing-Datensatz trainiert werden kann. Außerdem lernst du, die Regressionsgerade zu visualisieren. Lernziele: Du lädst Referenzdatensätze aus dem Modul Scikit-learn in das Programm Du teilst einen Datensatz mit einer Hilfsfunktion in eine Trainings- und eine Testmenge auf Du trainierst ein Regressionsmodell für einen gegebenen Datensatz Du nutzt ein Regressionsmodell, um für Beobachtungen der Testmenge Werte für die Zielgröße vorherzusagen

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name: Programmierung - Lineare Regression mit Scikit-learn


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video erfährst du, wie du eine logistische Regression in Python durchführen kannst. Lernziele: Du erstellst ein logistisches Regressionsmodell in Python und trainierst es für einen gegebenen Datensatz Du nutzt ein trainiertes Regressionsmodell, um für Beobachtungen der Testmenge Werte für die Zielgröße vorherzusagen

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name: Programmierung - Logistische Regression mit Scikit-learn


Daten - Dimensionsreduktion

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Dimensionsreduktion

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description: In diesem Video lernst du den Fluch der Dimensionalität kennen und damit auch die Notwendigkeit, die Anzahl der features deiner Daten zu verringern. Dir wird das exponentielle Wachstum deutlich gemacht. Außerdem erfährst du etwas zu kausalem und zufälligem Zusammenhang. Lernziele: Du veranschaulichst exponentielles Wachstum und vergleichst es mit linearem und quadratischem Wachstum Du erklärst den Fluch der Dimensionalität Du erklärst kausale und zufällige Korrelation

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren. Lernziele: Du erstellst ein k-nächste-Nachbarn-Modell für einen gegebenen Datensatz Du benutzt ein trainiertes Modell, um für Beobachtungen der Testmenge die Klasse zu prognostizieren Du bewertest die Güte eines Klassifikationsmodells

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name: Programmierung - k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine Recognition Datensatzes wird dieses Modell dann für die Klassifizierung von Wein trainiert und anschließend evaluiert. Außerdem lernst du, den entstandenen Entscheidungsbaum grafisch darzustellen. Lernziele: Du erstellst ein Entscheidungsbaummodell für einen gegebenen Datensatz Du nutzt ein trainiertes Entscheidungsbaummodell, um für Beobachtungen der Testmenge die Klasse zu prognostizieren Du bewertest die Güte eines Klassifikationsmodells mit Accuracy Du stellst einen Entscheidungsbaum und die Entscheidungsregeln grafisch dar

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name: Programmierung - Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn


uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit dem Wine Recognition Datensatz für die Klassifikation trainiert und evaluiert wird. Außerdem erfährst du, welche Parameter des Modells einen Einfluss auf die Klassifikationsgüte haben. Lernziele: Du erstellst ein Random Forest-Klassifikationsmodell für einen gegebenen Datensatz Du benennst die Parameter des Random Forest-Modells, die einen großen Einfluss auf die Klassifikationsgüte haben Du nutzt ein trainiertes Random Forest-Modell, um für Beobachtungen der Testmenge die Klasse zu prognostizieren Du bewertest die Güte eines Random Forest-Modells mit Accuracy

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name: Programmierung - Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn

name: Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD)


Daten - Textrepräsentation

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
NLP

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description: In diesem Video lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden werden muss, und bekommst das Worttaschenmodell und Einbettungen gezeigt. Lernziele: Du erklärst Wörterbücher Du erläuterst das Worttaschenmodell am Beispiel und wendest es an Du erläuterst die Idee und den Nutzen von word2vec Du erklärst die Idee des tf-idf-Maßes

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Daten - Datenaugmentierung

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Datenaugmentierung

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich benutzt wird. In diesem Zusammenhang lernst du auch den Begriff des Oversampling kennen. Lernziele: Du erklärst, was Datenaugmentierung ist und wofür sie benutzt wird Du gibst Beispiele für mögliche Datenaugmentierung an Du erklärst Oversampling

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Daten - Textvorverarbeitung

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description: In diesem Video lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu machen. Lernziele: Du erklärst Vorverarbeitungsschritte in der Textverarbeitung Du zeigst die Vorverarbeitung beispielhaft

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Daten - Was sind Daten

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Daten

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description: In diesem Video lernst du, was Daten überhaupt sind und in welche Gruppen du sie einteilen kannst. Du lernst numerische und kategoriale Daten sowie strukturierte und unstrukturierte Daten kennen. Außerdem siehst du, wie Buchstaben und Bilder numerisch repräsentiert werden können Lernziele: Du sortierst Daten anhand von Beispielen in metrische und kategoriale Daten ein Du sortierst Daten anhand von Beispielen in strukturierte und unstrukturierte Daten ein Du erklärst, wie Bilder im Computer dargestellt werden Du wandelst ASCII-kodierten Text in Zeichen um

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Datentypen

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du elementare Grundlagen von Variablen, Datentypen und Operationen in Python kennen. Dir wird gezeigt, wie du einfache Befehle schreiben und ausführen kannst. Lernziele: Du legst eine Variable in Python an, weist ihr einen Wert zu und gibst Variablenwerte aus Du fragst Datentypen der Variablen ab und gibst sie aus Du wandelst die Datentypen der Variablen um Du führst Operationen auf Zahlen und Zeichenketten aus

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name: Programmierung - Variablen, Datentypen und Operationen in Jupyter Notebook


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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
FAIR

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description: Du erfährst in diesem Video, was man unter Forschungsdaten versteht und wie du mit ihnen umgehst. Du lernst die FAIR-Prinzipien kennen und erhältst einen kleinen Einblick in das Forschungsdatenmanagementkompetenzzentrum der HHU. Lernziele: Du definierst Forschungsdaten Du erklärst die FAIR-Prinzipien

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Forschungsdaten


Daten - Datenqualität

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Datenqualität

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description: In diesem Video wird dir die Wichtigkeit der Datenqualität verdeutlicht. Du lernst, welchen Zusammenhang es zwischen der Qualität deiner Trainingsdaten und der Qualität der Vorhersagen deines Modells gibt. Außerdem wirst du auf einige Fallen bei der Datenqualität aufmerksam gemacht. Lernziele: Du kennst den Zusammenhang zwischen Trainingsdaten und der Genauigkeit der Vorhersagen eines Modells Du gibst Beispiele für gute und schlechte Verteilungen bei Trainingsdaten an Du entscheidest, ob eine gegebene Verteilung von Trainingsdaten für eine hohe Genauigkeit eines entsprechenden Modells geeignet ist

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uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche Behebungsstrategien kennen. Lernziele: Du identifizierst mögliche Fehlerquellen bei Daten Du gibst mögliche Lösungsstrategien bei Fehlern an

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name: Daten - Vorverarbeitung von strukturierten Daten


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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
k-Nearest Neighbours
Machine Learning

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description: In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein Weiteres, das einen kommerziellen Nutzen von KNN herausstellt. Lernziele: Du benennst konkrete Anwendungsbeispiele für KNN

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name: Praktische Anwendungsbeispiele: K-Nearest Neighbours


Theorie - Bäume und Wälder

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Machine Learning

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description: In diesem Video stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree (Entscheidungsbaum) und den decision forest (Entscheidungswald). Anhand eines Beispiels lernen wir die Idee und Vorgehensweise dieser Verfahren kennen. Lernziele: Du erläuterst die Idee und Vorgehensweise eines decision trees und random forests Du wendest die Vorgehensweise der Verfahren auf ein neues Beispiel an Du nennst Beispiele, wozu man decision trees und random forests verwendet

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Theorie - k-means Clustering

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Clustering

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised learning vor, das k-means Clustering. Anhand eines Beispiels lernen wir die Idee und Vorgehensweise dieses Verfahrens kennen. Lernziele: Du definierst, was Clustering ist Du erläuterst die Idee und Vorgehensweise des k-means Clustering Du wendest die Vorgehensweise des Verfahrens auf ein neues Beispiel an Du nennst Beispiele, wozu man k-means Clustering verwendet

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Theorie - Statistische Konzepte

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Künstliche Intelligenz
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AI Literacy
Statistik

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description: In diesem Video stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten bis hin zur Interpretation der Ergebnisse helfen. Lernziele: Du benennst wichtige statistische Konzepte Du wendest diese Konzepte auf ein Beispiel an

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Regression

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video stellen wir konkretere Beispiele für die Anwendung von Regressions-Verfahren in Praxis und Wissenschaft vor. Darüber hinaus erläutern wir die Bedeutung der Einordnung unserer Ergebnisse anhand eines Beispiels. Lernziele: Du nennst konkrete Anwendungsbeispiele der Regression in Praxis und Wissenschaft Du erläuterst die Bedeutung der Einordnung von Ergebnissen

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name: Praktische Anwendungsbeispiele - Regression


Theorie - Regression

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description: In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Regression ist. Zudem stellen wir zwei beliebte Regressions-Verfahren aus dem supervised learning vor, die lineare und die logistische Regression. Anhand eines Beispiels lernen wir die Idee und Vorgehensweise dieser Verfahren kennen. Lernziele: Du definierst, was eine Regression ist Du erläuterst die Idee und Vorgehensweise der linearen und logistischen Regression Du wendest die Vorgehensweise der Verfahren auf ein neues Beispiel an Du nennst Beispiele, wozu man eine lineare und logistische Regression verwendet

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Klassifikation

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description: In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, das k-nearest neighbours Verfahren. Anhand eines Beispiels lernen wir die Idee und Vorgehensweise dieses Verfahrens kennen. Lernziele: Du definierst, was eine Klassifikation ist Du erläuterst die Idee und Vorgehensweise des k-nearest neighbours Verfahren Du wendest die Vorgehensweise des Verfahrens auf ein neues Beispiel an Du nennst Beispiele, wozu man das k-nearest neighbours Verfahren verwendet

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name: Theorie - k-nearest neighbours Verfahren


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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Bias
Ethik

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description: In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte Klickarbeit. Lernziele: Du weißt was mit „blinden Flecken“ in Bezug auf KI-Systeme gemeint ist Du kannst erklären, was Klickarbeit ist Du kannst ein Beispiel für Klickarbeit nennen Du kannst ethische Implikationen von Klickarbeit nennen

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name: Ethik - Benachteiligung und blinde Flecken


Ethik - Transparenz

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Künstliche Intelligenz
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AI Literacy
Transparenz

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description: Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft? In diesem Video erfährst du, wie Transparenz dabei hilft diese Fragen zu beantworten. Lernziele: Du kannst erklären, was mit Transparenz gemeint ist Du kannst Dimensionen von KI-Transparenz benennen Du kannst erläutern, wieso es wichtig ist über KI-Transparenz zu sprechen

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Ethik - Ethics Washing

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Ethics Washing

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description: Hast du schon mal von dem Begriff "ethics washing" gehört? In diesem Video lernst du, was es damit auf sich hat. Lernziele: Du kannst "ethics washing" als Konzept erklären Du kannst erklären, warum ethics washing problematisch ist Du kannst erklären, wie wir ethics washing verhindern können

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Ethik - Einführung in die KI-Ethik

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
KI-Ethik
Ethik

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description: In diesem Video lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik. Lernziele: Du definierst Ethik Du lernst, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen Du kennst den Unterschied zwischen teleologischer und deontologischer Ethik und kannst ihn erklären

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Ethik - Verantwortung

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Verantwortung

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description: Wenn KI-Systeme Fehler machen, dann stellt sich schnell die Frage nach Verantwortung. Darauf folgen dann oft Fragen wie „Kann eine KI überhaupt verantwortlich gemacht werden?“ oder „Wer muss für Fehler geradestehen?“. In diesem Video schauen wir uns an, warum es wichtig ist über Verantwortung zu sprechen. Lernziele Du kannst Verantwortung erklären und definieren Du kannst erklären, warum es wichtig ist über Verantwortung in Bezug auf KI-Systeme zu sprechen Du kannst praktische Beispiele nennen, die zeigen, warum es wichtig ist über Verantwortung zu diskutieren

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Datendiskriminierung

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description: KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende Effekte durch KIs bekannt, die uns bewusst machen, dass natürlich auch Datensammlungen und Algorithmen Teil der Gesellschaft sind und damit gesellschaftliche Diskriminierung reproduzieren. In diesem Video schauen wir uns an, wie es zu Diskriminierung durch KI-Systeme kommen kann. Lernziele: Du kannst "automatisierte Entscheidungen" als Begriff definieren Du kannst Vor- und Nachteile von automatisierten Entscheidungen nennen Du kannst erklären was mit "racial profiling" gemeint ist und wie KI-Systeme diesbezüglich eine Rolle spielen Du kannst ethische Fragen zum Thema automatisierte Entscheidungen benennen Du kannst Hilfestellungen nennen, zur Verbesserung von automatisierten Entscheidungen

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name: Ehtik - Automatisierte Entscheidungen & Datendiskriminierung


Ethik - Nachhaltigkeit

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy
Nachhaltigkeit

uk: Комп'ютерні науки

description: Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen Emissionszahlen und Anwendungsbeispielen sollt ihr heute lernen, wie KI-Systeme uns helfen können, nachhaltiger mit unserem Planeten umzugehen, aber auch wie KI-Systeme unsere Umwelt belasten können. Lernziele: Du kannst Beispiele nennen, wie KI-Systeme für Nachhaltigkeit genutzt werden oder werden können Du kannst Beispiele für die Nachhaltigkeit von KI-Systemen nennen Du kannst erklären, wie KI-Systeme einen Einfluss auf unsere Umwelt haben Du weißt das KI-Systeme materielle Ressourcen verbrauchen und Energie kosten Du kannst ethische Fragen nennen, die sich in Bezug auf die Nachhaltigkeit von KI-Systemen stellen

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Künstliche Intelligenz
eLearning
AI Literacy

uk: Комп'ютерні науки

description: In diesem Video werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierzehnten Woche gegeben sowie Verbindungen zwischen den Inhalten aufgezeigt. Lernziele: Du erinnerst relevante Inhalte der vergangenen Wochen (Dimensionsreduktion, Raum bei Worteinbettungen, Loss Function) Du vollziehst Zusammenhänge zwischen den Inhalten nach

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name: Woche 14 : Wie war das nochmal?: Überblick und Ausblick


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

@language: uk

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name: Стратегія управління розвитком органічного виробництва

name: Projekt 'Open Education Resources with Ukraine'


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: Ринок органічної продукції в Україні та ЄС


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: Сучасний стан та розвиток органічного виробництва в Україні


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: Сутність, основні принципи та концепція існування органічного виробництва


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Data Literacy
Datenschutz
Forschungsethik
Recht
Grundprinzipien
Ethikkommission
Datenkultur
Sozialwissenschaften
Rechtswissenschaften
Politikwissenschaften

de: Rechtswissenschaften

uk: Правознавство

en: Law

uk: Право, економіка та суспільні науки

en: Law, Economics and Social Sciences

description: Dies ist Teil 1 von 3. Die Rahmenbedingungen in der sozialwissenschaftlichen Forschung und die Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis werden vorgestellt. Es wird ein Überblick gegeben über die rechtlichen Grundlagen und Regelungen des Datenschutzes, die in der Forschung beachtet werden müssen. Das Konzept der Forschungsethik wird definiert und zentrale forschungsethische Prinzipien werden dargestellt. Forschungsethische Prüfverfahren sowie Kritik an diesen wird vorgestellt.

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name: Datenschutz und Forschungsethik - Teil 1/3


Вступ

en: Biology

uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

de: Ingenieurwissenschaften

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Особливості екологічної освіти США.

uk: Охорона навколишнього середовища

en: Environmental Protection

uk: Математика, природничі науки

de: keine Anmeldung erforderlich

uk: вхід без авторизації

name: Odesa I.I. Mechnikov National University


Особливості екологічної освіти Японії.

uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

en: Mathematics, Natural Sciences

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de: Video


uk: Правознавство

de: Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Dies ist Teil 2 von 3. Die Rahmenbedingungen in der sozialwissenschaftlichen Forschung und die Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis werden vorgestellt. Es wird ein Überblick gegeben über die rechtlichen Grundlagen und Regelungen des Datenschutzes, die in der Forschung beachtet werden müssen. Das Konzept der Forschungsethik wird definiert und zentrale forschungsethische Prinzipien werden dargestellt. Forschungsethische Prüfverfahren sowie Kritik an diesen wird vorgestellt.

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name: Datenschutz und Forschungsethik - Teil 2/3


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

en: Spatial Planning

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name: Особливості екологічної освіти в інших країнах світу.


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

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name: Шляхи екологізації системи освіти України.


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

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name: Стандарти вищої екологічної освіти України: історія становлення, сучасний стан та проблеми впровадження.


Korrelation vs. Kausalität - Teil 2/3

uk: Математика, природничі науки

description: Dies ist Teil 1 von 3. Zunächst wird eine kurze Vorstellung der empirischen Wirtschaftsforschung gegeben. Die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität wird anhand verschiedener Alltagsbeispiele gezeigt. Daraufhin wird das fundamentale Identifikationsproblem, die kontrafaktische Situation, sowie die Probleme vergessener Variablen und zweiseitiger Kausalität vorgestellt. Als Lösung der kontrafaktischen Situation wird das randomisierte Experiment präsentiert, und gleichzeitig Probleme aufgezeigt, weshalb ein "perfektes" randomisiertes Experiment in vielen Wissenschaften nicht durchgeführt werden kann. Ansätze, die dem randomisiertem Experiment möglichst nahe kommen sollen, werden anhand von Beispielen erläutert. Zum Abschluss wird mit dem STAR-Experiment ein in den Sozialwissenschaften durchgeführtes, randomisiertes Experiment vorgestellt und anhand diesem auf Probleme der internen und externen Validität aufmerksam gemacht.

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uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

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name: Зміст та структура екологічної освіти України.


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

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name: Концептуальні положення екологічної освіти України.


Scientific Symposium - Panel Discussion

uk: Комп'ютерні науки

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name: Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH Zürich)

addressCountry: CH

addressLocality: Zurich

addressRegion: Zurich


uk: Комп'ютерні науки

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name: The new Age of Weather and Climate Computing


uk: Комп'ютерні науки

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name: Next-Generation Radio Ingerferometry Computing


uk: Комп'ютерні науки

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name: Vishwas Chavan, GBIF at DataCite summer meeting 2012: Towards next generation (data inclusive) publishing


keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Data Frames
Analyzing Data
Datenanalyse

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Dieses Video vertieft die Kenntnisse im Bereich der Data Frames. Es befasst sich insbesondere mit der Analyse von Daten. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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name: data.PREP #Python – Data Frames: Analyzing Data

name: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH) Aachen

addressLocality: Aachen


uk: Комп'ютерні науки

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name: Implementable Generative AI for Clinical Practice


uk: Комп'ютерні науки

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name: Introducing Alps research Infrastructure


uk: Комп'ютерні науки

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name: Susanna Sansone, University of Oxford, ISA at the DataCite summer meeting 2012: The ISA Commons - experiences from the field


uk: Комп'ютерні науки

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name: Scott Edmonds, Giga Science, BGI Shenzhen at DataCite summer meeting 2012: Adventures in Data Citation: deadly E. coli outbreaks, Sorghum and RNA-editomes provide examples for the future


Welcome from Christian Wolfrum

uk: Комп'ютерні науки

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uk: Комп'ютерні науки

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name: Michael Wilson, STFC at the DataCite summer meeting 2012: Meeting a scientific facility provider's duty to maximise the value of data


keywords:
Data Literacy
Urheberrecht
Open Data
Lizenz
Creative Commons
Geisteswissenschaften
Sozialwissenschaften
Computerlinguistik
Religonswissenschaft

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil 2 von 7. Zunächst wird eine Definition offener Daten gegeben und die "FAIR" und "CARE" Prinzipien vorgestellt. Es wird ein Überblick über die Formen offener Daten gegeben. Es wird kurz auf das Urheberrecht und anschließend auf verschiedene Lizenzen eingegangen. Strukturierte, maschinenlesbare Daten sowie Probleme, die bei der Strukturierung für die Maschinenlesbarkeit auftreten können, werden dargelegt. CSV, XML und JSON werden vorgestellt. Es wird auf Verschlagwortung, Probleme, die hierbei auftreten können, und URI und RDF zur Umgehung dieser Probleme eingegangen. Das Konzept der Normdaten und der Linked Open Data durch URIs werden erläutert. Abschließend wird das Datenmanagement gezeigt.

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name: Nachhaltige Daten, Standards und Modelle für eine offene Datenkultur - Teil 2/7


uk: Комп'ютерні науки

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name: Welcome - Program: to the inauguration of "Alps" Research Infrastructure


Potenzgesetze: Zahlen 9

uk: Математика, природничі науки

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uk: Комп'ютерні науки

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name: Jean-François Perrin, Institute Laue Langevin at DataCite summer meeting 2012: DOI usage : a large neutron facility


uk: Охорона навколишнього середовища

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: Стисла історія становлення екологічної освіти в Україні.

name: Odesa I.I. Mechnikov National University

name: Projekt 'Open Education Resources with Ukraine'


keywords:
Data Literacy
offene Datenformate
Open Data
csv
xml
json
Markup
Geisteswissenschaften
Sozialwissenschaften
Computerlinguistik
Religonswissenschaft

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil 4 von 7. Zunächst wird eine Definition offener Daten gegeben und die "FAIR" und "CARE" Prinzipien vorgestellt. Es wird ein Überblick über die Formen offener Daten gegeben. Es wird kurz auf das Urheberrecht und anschließend auf verschiedene Lizenzen eingegangen. Strukturierte, maschinenlesbare Daten sowie Probleme, die bei der Strukturierung für die Maschinenlesbarkeit auftreten können, werden dargelegt. CSV, XML und JSON werden vorgestellt. Es wird auf Verschlagwortung, Probleme, die hierbei auftreten können, und URI und RDF zur Umgehung dieser Probleme eingegangen. Das Konzept der Normdaten und der Linked Open Data durch URIs werden erläutert. Abschließend wird das Datenmanagement gezeigt.

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name: Nachhaltige Daten, Standards und Modelle für eine offene Datenkultur - Teil 4/7


uk: Комп'ютерні науки

description: With the release of schema v4.4 earlier this year, DataCite now supports registering DOIs for a very wide range of resource types. The Open Community Session of the DataCite Member Meeting 2021 will focus on DOI use cases for different resource types, especially those beyond datasets and articles. The following speakers will present their resource type use cases and share their experiences with the audience: Intro: Paul Vierkant (DataCite) 1. Data management plans: Maria Praetzellis (California Digital Library) 2. Software: Brian Bockelman (Morgridge Institute for Research) 3. Preprints: Eleonora Presani (arXiv) 4. Samples: Marco Marsella (FAO), Kerstin Lehnert (IGSN), Jens Klump (CSIRO) and Matt Buys (DataCite)

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name: What is your resourceType? (Open community session)


uk: Комп'ютерні науки

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name: Adam Farquhar, President of DataCite, British Library, DataCite summer meeting 2012: Closing remark from Adam Farquhar president of DataCite at the DataCite


Wissenschaft im Internet - Teil 1/3

keywords:
Wissenserwerb
Recherche
Internet
Vertrauen
Wissenschaft
Öffentlichkeit
Information
Recherchekompetenz
Interpretation
Data Literacy
Sozialwissenschaften
Erziehungswissenschaften

uk: Суспільні науки та соціологія

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Право, економіка та суспільні науки

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil´1 von 3. In einem Überblick wird die Bedeutung wissenschaftlichen Wissens für die Öffentlichkeit beschrieben. Es wird dargelegt, wie und von wem das Internet zur Beschaffung und Darstellung wissenschaflicher Informationen genutzt wird. Herausforderungen bei der Identifikation von seriösen Informationen und Quellen werden vorgestellt, ebenso wie Kompetenzen, die benötigt werden, um bei einer Recherche Wissen zu erwerben sowie Quellen und Informationen zu evaluieren. Eine Definition von Vertrauen und Theorien zu Entwicklung von Vertrauen werden erläutert. Abschließend werden empirische Ergebnisse zu Vertrauen von Bürger*innen in die Wissenschaft vorgestellt.

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uk: Комп'ютерні науки

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name: Andrew Treloar, ANDS at DataCite summer meeting 2012: Seeking Serendipity: repurposing DataCite metadata to augment ANDS discovery


data.PREP #Python – Simple Expressions

keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Simple Expressions
Calculator
Taschenrechner

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Dieses Video zeigt, wie man Python als Taschenrechner verwenden kann. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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Welcome and General Strategy Update

uk: Комп'ютерні науки

description: Welcome to this year’s annual DataCite Member Meeting. During this presentation Matt Buys, DataCite’s Executive Director, will share an update on the DataCite community activities, provide an update on our strategic visioning process and layout the initial plans for the year ahead. *This is the first of three identical presentations.

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Wissenschaft im Internet - Teil 3/3

uk: Суспільні науки та соціологія

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Право, економіка та суспільні науки

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil 3 von 3. In einem Überblick wird die Bedeutung wissenschaftlichen Wissens für die Öffentlichkeit beschrieben. Es wird dargelegt, wie und von wem das Internet zur Beschaffung und Darstellung wissenschaflicher Informationen genutzt wird. Herausforderungen bei der Identifikation von seriösen Informationen und Quellen werden vorgestellt, ebenso wie Kompetenzen, die benötigt werden, um bei einer Recherche Wissen zu erwerben sowie Quellen und Informationen zu evaluieren. Eine Definition von Vertrauen und Theorien zu Entwicklung von Vertrauen werden erläutert. Abschließend werden empirische Ergebnisse zu Vertrauen von Bürger*innen in die Wissenschaft vorgestellt.

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uk: Комп'ютерні науки

description: Learn about the most recent changes to the Metadata Schema and how text publications are better supported. In this webinar, hosted by Madeleine de Smaele and Sophie Roy from the DataCite Metadata WG, find out how to take the full advantage of the new metadata schema.

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name: Webinar: Get started with Metadata Schema 4.4!


keywords: Mathematik Naturwissenschaften

uk: Математика, природничі науки

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name: Notwendiges Konvergenzkriterium: Reihen 4


keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Data Structures
Datenstrukturen
Lists
Listen

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: In diesem Video geht es um Listen in Python. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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name: data.PREP #Python – Data Structures: Lists

name: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH) Aachen


uk: Комп'ютерні науки

description: Institutional repositories (IRs) play an important role in supporting open research practices by making various research outputs such as datasets, preprints and reports more accessible, discoverable, and citable. Using persistent identifiers (PIDs) for research outputs can maximize the discoverability and support in making research data FAIR. PIDs are unique and permanent identifiers that can be used to identify and cite research outputs over time. This is important for open research because it allows researchers to share their work with others and to track its impact. A Digital Object Identifier (DOI), which is a type of PID, can be assigned and used for various research outputs (beyond the journal article) such as datasets, research software, dissertations, grants, peer review reports, and the list goes on. DOIs are persistent, unique, and machine-readable. Once DOIs are registered, it’s easy to find and cite them. In this workshop, we are going to cover the following elements that could be useful for repository managers, researchers, librarians, and policymakers: - Introduction to persistent identifiers (PIDs) and their importance - Making your institution's research data FAIR - The value of integrating repositories with DOIs - DataCite’s Global Access Program role in fostering PID adoption worldwide Overall, institutional repositories are a vital tool for supporting open research practices. By providing PIDs, repositories can support making research data FAIR and enhance the visibility of various research outputs. This can help in making research more widely available to the public and fostering the transition towards a more Open Research landscape! Speakers: 00:00 Welcome and introduction – Dr. Moumita Koley (Indian Institute of Science) 02:16 Advancing Institutional Research: The Importance of Research Data Repositories – Dr. Francis Jayakant (Scientific Officer, JRD Tata Library, Indian Institute of Science, Bengaluru), 35:05 Introduction to Persistent Identifiers (PIDs), FAIR Principles, DataCite – Mohamad Mostafa (Regional Engagement Specialist: Middle East and Asia, DataCite), 56:14 Benefits of DataCite Infrastructure – Gabriela Mejias (Community & Program Manager, DataCite), 1:16:23 Q&A session

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name: Unlocking repositories through persistent identifiers (PIDs): Enabling open research practices


data.PREP #Python – Local Installation

keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Installation

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Dieses Video zeigt, wie man Python und Jupyter Lab lokal auf dem Computer installiert. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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Umkehrfunktion: Stetigkeit 4 (V2)

uk: Математика, природничі науки

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uk: Математика, природничі науки

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name: Mittelwertsatz und Monotonieverhalten: Differentiation 4


keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Variables
Variablen
Assignments

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: Dieses Video zeigt, wie man Variablen speichert und benennt und wie man ihnen Werte zuweist. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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name: data.PREP #Python – Variables and Assignments


keywords:
Sozialwissenschaften
Daten
Data Literacy
Python
Jupyter
Data Structures
Datenstrukturen
Nested Lists
Verschachtelte Listen

uk: Право, економіка та суспільні науки

description: In diesem Video werden die verschachtelten Listen von Python vorgestellt. Dieses Selbstlernvideo ist Teil des data.PREP #Python-Kurses des Projekts data.RWTH der RWTH Aachen University. Alle Materialien des data.RWTH-Projekts wurden für die interdisziplinäre Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen an Studierende erstellt. Zu diesem Kurs finden Sie auf ORCA.nrw weitere Materialien. Präsentation und Übung sind auf Englisch, die Lehrenden im Video sprechen Deutsch. Es stehen Untertitel in englischer Sprache zur Verfügung.

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name: data.PREP #Python – Data Structures: Nested Lists


uk: Комп'ютерні науки

description: Britta Dreyer (TIB and DataCite) presents the DataCite TIB Consortium at the Consortium Leads session for the DataCite Member Meeting 2021.

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name: PID and Metadata Services: TIB DataCite Consortium


Einführung in Revit Teil 4

keywords:
Revit
BIM
Building Information Modeling
Ingenieurwissenschaften

description: Angeleiteter Start in Autodesk Revit 4

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keywords:
Data Literacy
Offene Daten
Open Data
CARE Principles
FAIR Principles
Geisteswissenschaften
Sozialwissenschaften
Computerlinguistik
Religonswissenschaft

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil 1 von 7. Zunächst wird eine Definition offener Daten gegeben und die "FAIR" und "CARE" Prinzipien vorgestellt. Es wird ein Überblick über die Formen offener Daten gegeben. Es wird kurz auf das Urheberrecht und anschließend auf verschiedene Lizenzen eingegangen. Strukturierte, maschinenlesbare Daten sowie Probleme, die bei der Strukturierung für die Maschinenlesbarkeit auftreten können, werden dargelegt. CSV, XML und JSON werden vorgestellt. Es wird auf Verschlagwortung, Probleme, die hierbei auftreten können, und URI und RDF zur Umgehung dieser Probleme eingegangen. Das Konzept der Normdaten und der Linked Open Data durch URIs werden erläutert. Abschließend wird das Datenmanagement gezeigt.

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name: Nachhaltige Daten, Standards und Modelle für eine offene Datenkultur - Teil 1/7


keywords:
Data Literacy
Datenmanagement
Datenkultur
Daten-Bereitstellung
Daten-Dokumentation
Daten-Organisation
Datenversionierung
Daten-Publikation
Daten-Archivierung
Geisteswissenschaften
Sozialwissenschaften
Computerlinguistik
Religonswissenschaft

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Dies ist Teil 7 von 7. Zunächst wird eine Definition offener Daten gegeben und die "FAIR" und "CARE" Prinzipien vorgestellt. Es wird ein Überblick über die Formen offener Daten gegeben. Es wird kurz auf das Urheberrecht und anschließend auf verschiedene Lizenzen eingegangen. Strukturierte, maschinenlesbare Daten sowie Probleme, die bei der Strukturierung für die Maschinenlesbarkeit auftreten können, werden dargelegt. CSV, XML und JSON werden vorgestellt. Es wird auf Verschlagwortung, Probleme, die hierbei auftreten können, und URI und RDF zur Umgehung dieser Probleme eingegangen. Das Konzept der Normdaten und der Linked Open Data durch URIs werden erläutert. Abschließend wird das Datenmanagement gezeigt.

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name: Nachhaltige Daten, Standards und Modelle für eine offene Datenkultur - Teil 7/7


uk: Комп'ютерні науки

description: Join us for a panel discussion that delves into the pivotal role funders play in promoting FAIR research practices and advancing Open Science. Making research FAIR and Open requires concerted efforts from all stakeholders in the research ecosystem, and funders are in a unique place to take initiative and motivate others to follow suit; particularly, around the adoption of persistent identification and metadata annotation of research entities using open scholarly infrastructure. In this panel, we will hear perspectives—including from funding organizations—on how the adoption of PIDs and the creation of rich connection metadata can serve as a concrete step towards Open and FAIR grant management, output tracking, and impact measurement. Opening talks by each of the panellists will be followed by a moderated discussion on how funders can leverage their influence to incentivize and normalize the adoption of FAIR workflows within the research community, thereby fostering data management, publication, and communication best practices. Attendees had the opportunity to raise questions for our panellists during the discussion session. Speakers: 00:00 Welcome and introduction – Helena Cousjin (Community Engagement Director, DataCite) 01:10 Crossref Grant System – Ginny Hendricks (Crossref) 09:46 Implementing FAIR Workflows: Scaling output tracking through persistent connections – Xiaoli Chen (FAIR Workflows Project Lead, DataCite) 16:49 The Role of Funders in Building a Robust and Trustworthy Output Tracking Mechanism Using PIDs and Open Metadata (ORCID) – Shawna Sadler (Engagement Manager Outreach and Partnerships, ORCID) 22:47 ROR, FAIR & Funders – Amanda French (Technical Community Manager, ROR) 29:59 Erin McKiernan (Community Manager, Open Research Funders Group) 37:10 Templeton World Charity Foundation – Kristin Eldon Whylly (Templeton World Charity Foundation) 43:35 How does the Dutch Research Council support FAIR workflows? – Maria Cruz (Dutch Research Council) 52:56 Q&A session

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name: The Role of Funders in Building a Robust &Trustworthy Output Tracking Mechanism Using PIDs &Metadata


uk: Комп'ютерні науки

description: We need help with organizing and running EuroPython 2022. In this session, we will explain how the EuroPython workgroup model works and where you could help.

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name: EuroPython 2022: Help us build the next edition!


Korrelation vs. Kausalität - Teil 3/3

uk: Математика, природничі науки

description: Dies ist Teil 3 von 3. Zunächst wird eine kurze Vorstellung der empirischen Wirtschaftsforschung gegeben. Die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität wird anhand verschiedener Alltagsbeispiele gezeigt. Daraufhin wird das fundamentale Identifikationsproblem, die kontrafaktische Situation, sowie die Probleme vergessener Variablen und zweiseitiger Kausalität vorgestellt. Als Lösung der kontrafaktischen Situation wird das randomisierte Experiment präsentiert, und gleichzeitig Probleme aufgezeigt, weshalb ein "perfektes" randomisiertes Experiment in vielen Wissenschaften nicht durchgeführt werden kann. Ansätze, die dem randomisiertem Experiment möglichst nahe kommen sollen, werden anhand von Beispielen erläutert. Zum Abschluss wird mit dem STAR-Experiment ein in den Sozialwissenschaften durchgeführtes, randomisiertes Experiment vorgestellt und anhand diesem auf Probleme der internen und externen Validität aufmerksam gemacht.

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uk: Комп'ютерні науки

description: There are many sources of nondeterminism in code such as randomness, IO, environment variables, databases and many more. Nondeterminism is a source of confusion, and it makes testing difficult. One way to control nondeterminism is using the dependency injection pattern. In this talk I'll guide you through a series of problems that demonstrate how nondeterminism can pose incredible challenges even in simple code. Tackling one problem after another, we'll gradually integrate dependency injection into the code to address these challenges! After attending this talk you will hopefully understand: - The challenges nondeterminism poses - How to identify nondeterminism in code - What dependency injection is, and how it addresses challenge related to nondeterminism - How to implement and integrate dependency injection into Python code

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name: Taming Nondeterminism with Dependency Injection: Take back control of your code!


Einführung in Revit Teil 1

description: Angeleiteter Start in Autodesk Revit

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uk: Комп'ютерні науки

description: With the increasing popularity of asynchronous frameworks, such as FastAPI, communicating asychronously with databases has become a hot topic in Python development. While there were already a lot of database drivers with asynchronous support available, support for asynchio in Object-Relation Mapping (ORM) frameworks was a lot rarer. That is, until the release of version 1.4 of SQLAlchemy back in March of 2021, which added support for Asynchronous I/O to one of the most popular ORM frameworks for Python. In this talk, Sebastiaan Zeeff will give an overview of the newly added support for asyncio in SQLAlchemy. He will go over how easy it is to set up and use the new AsyncEngine, show you how to avoid getting bitten by some of the pitfalls, and explain how you can use the synchronous functions and methods of SQLAlchemy under asyncio. While this talk is an introduction to SQLAlchemy's asyncio support, it is aimed at those who already have some experience with ORM and asyncio. Extensive knowledge of SQLAlchemy is not required, although having a bit of experience with the framework won't hurt.

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name: Introducing Asynchronous SQLAlchemy: An overview of the asynchronous support introduced in SQLAlchemy 1.4


uk: Комп'ютерні науки

description: Managing Python versions and dependencies can be painful. JavaScript developers have their "node_modules" folders, but we don't have "python_modules" (yet!) in Python. Instead, we have those mysterious virtual environments. And if you also want to switch between different Python versions, it can quickly turn into a mess. It doesn't have to be that way. With a few simple tools and practices, you can easily tame Python and its dependencies. In this talk, I'm going to show you how to do this. I will talk about: * How to manage Python versions with pyenv and set different versions for a folder or a shell session? * What are virtual environments, what's the difference between different tools (venv, virtualenvwrapper, conda, etc.), and how to use them? * How to separate global packages with pipx (and why you should do this)

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name: Python Versions and Dependencies Made Easy


uk: Комп'ютерні науки

description: The presentation introduces RedisGears, a novel approach to Python programming on the server side of an open source real-time NoSQL database. Ten years in the making, redis has achieved a significant following among the community concerned with ultra-fast processing of NoSQL-based data. With the advent of modules a few years back, redis can be further extended to bridge the gap between the comprehensive set of data structures already offered by the server core and application-specific requirements such as graphs, timeseries data or full-text search capabilities. RedisGears is such a module. At its core, it offers a flexible infrastructure allowing the combination of different modules in addition to scheduling, mapping, filtering and other functionality to process data on the server side. In addition, it allows the execution of Python code on server side, yielding an ultra-performant and flexible approach to the implementation of business logic as part of an application code base. The presentation is structured as follows: after a short introduction to redis, the main architecture of RedisGears is discussed in addition to an overview of how to use Python with RedisGears. Benchmark figures detail the performance benefits from such an approach. The focus of this presentation is not only the theory behind approach but rather hands-on, using code examples wherever possible. A basic understanding of Python is required for this presentation, basic redis exposure and general NoSQL know-how optional but beneficial.

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name: Adventures in Real-time Python NoSQL-style: How Python powers Redis, a real-time in-memory NoSQL DB


No, not typing. Types

uk: Комп'ютерні науки

description: While biking through the forest preserve on a dark December morning, I found myself suddenly staring face-to-face with Bambi. Picking myself off the ground with a broken wrist and an assortment of broken fingers, I embarked on an unexpected journey of discovery. Then the pandemic hit. In this talk, I provide a trip report.

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uk: Комп'ютерні науки

description: This talk will be about using Hypothesis and tools derived from it to test existing Python linters and fixers. While it is possible to test them by using hand-crafted pieces of code, sheer expression power of Python makes it very hard to think about every corner case that can be encountered. Even mature, widely-used tools like black or (gasp!) Python parser still manage to get it wrong. So what be can done about that? Who can help you? Why would you even care? Look no further than this talk for answers. This talk is primarily for people who are interested in working on tools that analyze source code in general and Python source in particular (e.g. flake8, libcst). It shows novel ways in which such tools can be tested and delves a little bit into how source-code fuzzing using Hypothesis works. It would help if the attending person has some knowledge about parsers and programming language design, but ultimately it is not required as a barebones explanation will be provided.

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name: Code From Nothing: Procedural Generation of Python Source Code