Angebote zu "Learning" (206 Treffer)

E-Learning in der Lehre
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Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Fallstudie II, 26 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: E-Learning wird als Sammelbegriff für das Lernen mit Software und das Nutzen des Internets verwendet. In Deutschland ist diese Form der Weiterbildung anerkannt und wird bereits in einigen Schulen und Universitäten respektive Fachhochschulen eingesetzt. Auch Unternehmen setzen diese Lernmethode ein, um Ihre Mitarbeiter zu schulen. Mit Hilfe von E-Learning kann der Unterrichtsprozess flexibler gestaltet und erweitert werden. Der Markt um E-Learning hat sich in den letzten Jahren sehr gut entwickelt und viele Unternehmen bieten zahlreiche kommerzielle E-Learning Systeme und OpenSource E-Learning Angebote an. Aufgrund der immer weiter wachsenden Konkurrenz unterscheiden sich die OpenSource Produkte in der Bedienung von den kommerziellen Systemen. Innerhalb kürzester Zeit ist aufgrund gestiegener Benutzerfreundlichkeit der Aufbau eines E-Learning Angebotes mit OpenSource Software möglich. Um ein optimales E-Learning Angebot erstellen zu können, sollten man sich jedoch einige Zeit mit E-Learning auseinandersetzen und genügend Zeit für die Planung und Umsetzung planen. Um dies zu ermöglichen werden in dieser Fallstudie die Vorteile und Grenzen, sowie die Einsatzgebiete von E-Learning erläutert. Dies wird ergänzt durch eine Betrachtung von E-Learning in der Lehre, welches mit einem Fragebogen erweitert wird. Da die auf dem Markt vorhandenen E-Learning Systeme recht unterschiedliche Ansätze bieten, wird die Fallstudie durch eine Nutzwertanalyse abgerundet und ein Praxisbeispiel für den Einsatz von E-Learning vorgestellt. Bei der Vorstellung des Praxisbeispiels wurden nur wenige Module des E-Learning Systems verwendet, da der Aufbau des gesamten Systems den zeitlichen Rahmen der Fallstudie überschreiten würde. In kürzester Zeit ist es jedoch möglich mit relativ geringem Aufwand ein gutes Ergebnis mit eingeschränktem Funktionsumfang zu erstellen.

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Generative Deep Learning
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With this practical book, machine-learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models, such as variational autoencoders,generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models and world models.

Anbieter: buecher.de
Stand: 07.09.2019
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Machine Learning with PySpark
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Build machine learning models, natural language processing applications, and recommender systems with PySpark to solve various business challenges. This book starts with the fundamentals of Spark and its evolution and then covers the entire spectrum of traditional machine learning algorithms along with natural language processing and recommender systems using PySpark. Machine Learning with PySpark shows you how to build supervised machine learning models such as linear regression, logistic regression, decision trees, and random forest. You´ll also see unsupervised machine learning models such as K-means and hierarchical clustering. A major portion of the book focuses on feature engineering to create useful features with PySpark to train the machine learning models. The natural language processing section covers text processing, text mining, and embedding for classification. After reading this book, you will understand how to use PySpark´s machine learning library to build and train various machine learning models. Additionally you´ll become comfortable with related PySpark components, such as data ingestion, data processing, and data analysis, that you can use to develop data-driven intelligent applications. What You Will Learn Build a spectrum of supervised and unsupervised machine learning algorithms Implement machine learning algorithms with Spark MLlib libraries Develop a recommender system with Spark MLlib libraries Handle issues related to feature engineering, class balance, bias and variance, and cross validation for building an optimal fit model Who This Book Is For Data science and machine learning professionals.

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Introduction to Machine Learning
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The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data. Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject

Anbieter: buecher.de
Stand: 10.09.2019
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Pragmatic Thinking and Learning
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Together we'll journey together through bits of cognitive and neuroscience, learning and behavioral theory. You'll discover some surprising aspects of how our brains work, and see how you can beat the system to improve your own learning and thinking skills.In this book you'll learn how to: Use the Dreyfus Model of Skill Acquisition to become more expert Leverage the architecture of the brain to strengthen different thinking modes Avoid common ´´known bugs´´ in your mind Learn more deliberately and more effectively Manage knowledge more efficientlySoftware development happens in your head. Not in an editor, IDE, or design tool. It's time to take a pragmatic approach to thinking and learning,and start to refactor-and redesign-your brain.

Anbieter: buecher.de
Stand: 12.09.2019
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Deep Learning for Search
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Key Features · Search with recommendations · Accurate and relevant rankings of search results · Generating suitable synonyms Audience Written for developers comfortable with Java or a similar language. No experience with deep learning or NLP needed.

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Deep Learning from Scratch
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Stand: 06.09.2019
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Learning MySQL and MariaDB
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If you?re a programmer new to databases?or just new to MySQL and its community-driven variant, MariaDB?you?ve found the perfect introduction. This hands-on guide provides an easy, step-by-step approach to installing, using, and maintaining these popular relational database engines. Author Russell Dyer, Curriculum Manager at MariaDB and former editor of the MySQL Knowledge Base, takes you through database design and the basics of data management and manipulation, using real-world examples and many practical tips. Exercises and review questions help you practice what you?ve just learned. * Create and alter MySQL tables and specify fields and columns within them * Learn how to insert, select, update, delete, join, and subquery data, using practical examples * Use built-in string functions to find, extract, format, and convert text from columns * Learn functions for mathematical or statistical calculations, and for formatting date and time values * Perform administrative duties such as managing user accounts, backing up databases, and importing large amounts of data * Use APIs to connect and query MySQL and MariaDB with PHP and other languages

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Introduction to Deep Learning
29,99 € *
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A project-based guide to the basics of deep learning.

Anbieter: buecher.de
Stand: 08.09.2019
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