Produkt zum Begriff Language learning:
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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Language as Hope
Language as Hope , Ludwig Lejzer Zamenhof (1859-1917) was not the only one promoting the idea of a constructed language in his time. Numerous efforts - drawing inspiration from different sources - have shown a strong desire during the late 19th and early 20th century to create a mode of communication carried by universal humanitarianism. Esperanto, however, is unique in its influence. The articles collected in this volume debate the question of the extent to which this unique potential can be attributed to Jewish, cosmopolitan and pacifist traditions of thought. All contributions have resulted from the lectures of the international workshop "The heritage and legacy of Ludwik Lejzer Zamenhof between Judaism and Esperanto", that took place in the Museum Polin - Museum of the History of Polish Jews in Warsaw. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.00 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Day, Jeremy: Language Hub
Language Hub , Zielniveau B1 plus Language Hub ist ein sechsbändiges, allgemeinsprachliches Englisch-Lehrwerk für Erwachsene in Volkshochschulen, privaten Sprachenschulen oder an Universitäten. Das Lehrwerk führt von Niveau A1 (Beginner) zu C1 (Advanced) nach dem Europäischen Referenzrahmen in der revidierten Fassung von 2018. Die perfekte Kombination von Buch und digitalen Medien ermöglicht das Lernen, wo und wann Sie wollen. Das Student's Book bietet: . 12 Lektionen mit abwechslungsreichen, gesellschaftsrelevanten Themen . magazinartige Einstiegsseiten mit Angabe klarer Lernziele . je 2 unterhaltsame Videos pro Lektion . Vertiefung der Schreibfähigkeiten für Alltag und Beruf (Writing Bank) . zusätzliche Aktivitäten in den Rubriken Vocabulary, Grammar und Communication Hub . je eine Sprechaktivität, fakultative Partner- und Gruppenübungen (Café Hub) und Review Section am Ende jeder Lektion . Student's App mit ergänzenden Grammatik- und Vokabelübungen, Audios und Videos , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 37.50 € | Versand*: 0 €
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Wie kann man sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beibringen?
Um sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beizubringen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann Online-Kurse und Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen und praktische Erfahrungen zu sammeln. Es ist auch hilfreich, an Projekten zu arbeiten und mit vorhandenen Tools und Bibliotheken zu experimentieren. Zudem kann der Austausch mit anderen Fachleuten in Foren und Communitys dabei helfen, Fragen zu klären und neue Ideen zu entwickeln.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was genau ist ein Language Consultant?
Ein Language Consultant ist eine Person, die Unternehmen oder Einzelpersonen bei der Verbesserung ihrer sprachlichen Fähigkeiten und Kommunikationsfähigkeiten unterstützt. Sie können bei der Entwicklung von Sprachstrategien, der Verbesserung der Schreib- und Sprechfähigkeiten, der Übersetzung von Texten und anderen sprachlichen Aufgaben helfen. Ein Language Consultant kann auch bei der interkulturellen Kommunikation und der Anpassung an verschiedene Sprach- und Kulturkontexte unterstützen.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
Ähnliche Suchbegriffe für Language learning:
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Brayshaw, Daniel: Language Hub
Language Hub , Zielniveau B1 Language Hub ist ein sechsbändiges, allgemeinsprachliches Englisch-Lehrwerk für Erwachsene in Volkshochschulen, privaten Sprachenschulen oder an Universitäten. Das Lehrwerk führt von Niveau A1 (Beginner) zu C1 (Advanced) nach dem Europäischen Referenzrahmen in der revidierten Fassung von 2018. Die perfekte Kombination von Buch und digitalen Medien ermöglicht das Lernen, wo und wann Sie wollen. Das Student's Book bietet: . 12 Lektionen mit abwechslungsreichen, gesellschaftsrelevanten Themen . magazinartige Einstiegsseiten mit Angabe klarer Lernziele . je 2 unterhaltsame Videos pro Lektion . Vertiefung der Schreibfähigkeiten für Alltag und Beruf (Writing Bank) . zusätzliche Aktivitäten in den Rubriken Vocabulary, Grammar und Communication Hub . je eine Sprechaktivität, fakultative Partner- und Gruppenübungen (Café Hub) und Review Section am Ende jeder Lektion . Student's App mit ergänzenden Grammatik- und Vokabelübungen, Audios und Videos , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
Bilder-Set BODY LANGUAGE - bunt
· Papier · 4-teilig
Preis: 9.90 € | Versand*: 6.90 € -
Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.juvalis.de erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 4.99 €
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Nutzt Microsoft Common Language 90% meines Prozessors?
Es ist unwahrscheinlich, dass Microsoft Common Language alleine 90% Ihrer Prozessorleistung beansprucht. Es handelt sich dabei um eine Laufzeitumgebung für .NET-Anwendungen, die normalerweise nur einen kleinen Teil der CPU-Ressourcen verwendet. Wenn Sie jedoch feststellen, dass Ihr Prozessor stark ausgelastet ist, könnte es andere Faktoren geben, die dies verursachen, wie z.B. andere laufende Anwendungen oder Prozesse. Es wäre ratsam, den Task-Manager zu überprüfen, um herauszufinden, welche Prozesse die meiste CPU-Leistung verbrauchen.
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Ist die Anmeldung bei My Language Exchange kostenpflichtig?
Ja, die Anmeldung bei My Language Exchange ist kostenpflichtig. Es gibt jedoch auch eine kostenlose Basismitgliedschaft, die einige Funktionen und Möglichkeiten bietet. Für erweiterte Funktionen und den vollen Zugriff auf alle Sprachaustauschmöglichkeiten ist jedoch eine kostenpflichtige Premium-Mitgliedschaft erforderlich.
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Wie lautet die Aufgabe der Unified Modeling Language?
Die Aufgabe der Unified Modeling Language (UML) besteht darin, ein standardisiertes Modellierungssprache zur Verfügung zu stellen, um komplexe Systeme zu analysieren, zu entwerfen und zu dokumentieren. Sie ermöglicht es, die Struktur, das Verhalten und die Interaktionen eines Systems grafisch darzustellen und somit die Kommunikation zwischen Entwicklern, Designern und anderen Stakeholdern zu verbessern. Die UML wird in der Softwareentwicklung, aber auch in anderen Bereichen wie der Systemanalyse und dem Projektmanagement eingesetzt.
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Wie hat Natural Language Processing die Effizienz von Sprachtechnologie verbessert? Welche Anwendungen hat Natural Language Processing in der heutigen digitalen Welt?
Natural Language Processing hat die Effizienz von Sprachtechnologie verbessert, indem es Computer ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Dadurch können Maschinen automatisch Texte analysieren, übersetzen und generieren. In der heutigen digitalen Welt wird Natural Language Processing in Chatbots, Spracherkennungssystemen, automatisierten Übersetzern und Suchmaschinen eingesetzt.
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