Produkt zum Begriff Industriellebildverarbeitung:
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Olavarria, Marco: Agile Prozessoptimierung
Agile Prozessoptimierung , Vorteile Das Buch schließt eine Lücke in der weiter wachsenden Literatur zu agilen Ansätzen - es ist kein anderes Werk am Markt bekannt, das sich dem Thema der Optimierung und Gestaltung von agilen Prozessen widmet Die Optimierung von Prozessen ist eine fortlaufende Herausforderung in allen Unternehmen und 91% der Führungskräfte halten Prozessmanagement für wichtig (Quelle: DGQ, Deutsche Gesellschaft für Qualität, 2015); somit handelt es sich um nachhaltig relevante Inhalte Das Buch stellt eine praxiserprobte Methode zur Optimierung von Prozessen dar und erlaubt die direkte Anwendung der Methode Im Fokus steht hoher Nutzwert für den Leser - dieser wird erreicht durch einen flüssigen Schreibstil, graphische Darstellungen zur Veranschaulichung sowie konkreten Arbeitshilfen, wie z.B. Checklisten oder Agendavorschlägen für Meetings. Zum Werk Die Methode "Agile Prozessoptimierung" ist branchenübergreifend zur Optimierung von Prozessen und zur Steigerung der Agilität einsetzbar. Sie ist ebenso einfach anzuwenden wie wirkungsvoll, da sie auf agilen Prinzipien wie "funktionsübergreifende Teams", "Fokussierung" oder "Optimierung der Prozesse wichtiger als Dokumentation der Prozesse" basiert. Somit ist sie von allen Unternehmen und Teams einsetzbar, die Optimierungspotenziale in ihren Abläufen erkennen, praktikable Verbesserungsmaßnahmen entwickeln und auch umsetzen möchten. Zudem unterstützt die Methode den gezielten Einsatz agiler Praktiken entlang der Prozesse. Das Buch beschreibt die Methode praxisnah und erlaubt es dem Leser, diese direkt anzuwenden. In der Einleitung wird die Methode in der Übersicht dargestellt und es wird aufgezeigt, für wen Agile Prozessoptimierung warum relevant und nutzenstiftend ist. Zudem erfolgt eine konzise Darstellung, was echte Agilität in Unternehmen ausmacht und wie Agile Prozessoptimierung den Weg zu mehr Agilität und besseren Prozessen unterstützt. Die Methode sieht sechs Schritte vor, von der Definition der Ziele bis hin zur Umsetzung, die im Buch praxisnah und anwendbar dargestellt werden: 1. Ziele, Scope und Beteiligte: In diesem Abschnitt wird ein einfaches Tool zur Formulierung der Ziele vorgestellt. Sodann wird aufgezeigt, wie auf Basis des Pareto-Prinzips die zu optimierenden Prozesse nutzenorientiert bestimmt werden. Abschließend erfolgen Hinweise zur optimalen Teambesetzung. 2. Training und Rollenklärung: Die an den Prozessen direkt Beteiligten spielen bei der Agilen Prozessoptimierung eine wichtige Rolle; so wird die Entwicklung praktikabler Lösungen und aktive Unterstützung in der Umsetzungsphase gesichert. Sie sind jedoch in der Regel keine Prozessprofis. Entsprechend werden in diesem Abschnitt Trainingsinhalte für die Teams dargestellt und es wird aufgezeigt, wie durch Einnahme spezifischer Rollen die Durchführung erleichtert und unterstützt wird. 3. Prozessdurchläufe durchführen: Zentraler Aspekt der Methode ist die Sichtung der Prozesse vor Ort. In diesem Abschnitt werden daher konkrete Hinweise zur Organisation und zur Durchführung von Prozessdurchläufen gegeben. Dies umfasst konkrete Fragestellungen zur Entdeckung wichtiger Aspekte und Details sowie rollenspezifische Checklisten. 4. Dokumentation der Prozessdurchläufe: Die Optimierung von Prozessen wird durch umfängliche Dokumentationen häufig eher behindert als befördert. Daher werden in diesem Abschnitt Wege aufgezeigt, wie die Dokumentation mit geringem Aufwand und dennoch aussagefähig gelingt. 5. Optimierung der Prozesse: Die eigentliche Prozessoptimierung erfolgt in zwei Stufen, die hier dargelegt werden: Zunächst werden die Prozesse im Hinblick auf grundlegende Anforderungen, wie z.B. Minimierung der Schleifen, optimiert. Die so optimierten Prozesse werden dann in einem zweiten Schritt durch die Implementierung agiler Praktiken weiter verbessert und agilisiert. 6. Umsetzung: Hier wird aufgezeigt, welche Maßnahmen zur Veränderung vom Ist- zum Ziel-Prozess geplant und durchgeführt werden müssen. Zielgruppe Führungskräfte der 1. Und 2. Ebene, die mit Fragen des Changemanagements und der Weiterentwicklung ihrer Organisation befasst sind. Unternehmensberater, die Organisationen bei Veränderungsprojekten begleiten, beraten und unterstützen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
1St. Benning 020053 Steckdosentester. Fingerkontakt PE. Fehlererkennung RCD-Test...
Benning SDT 1. Steckdosentester. Schnelle und einfache Prüfung von Schutzkontaktsteckdosen auf korrekten Anschluss, Verdrahtungsfehler, wie fehlender PE-, N- und L-Leiter sowie die Vertauschung von L- und PE-Leiter werden eindeutig über 3 LEDs angezeigt. Aktiver PE-Test mit Berührungselektrode und LC-Display warnt vor dem Anliegen einer gefährlichen Berührungsspannung (> 50 V) am Schutzleiteranschluss (PE). Prüftaste zur Auslösung von 30 mA RCD/FI-Schutzschalter. Eindeutige Anzeige über LEDs und LC-Display. Leicht verständliche Status-Tabelle informiert über den korrekten Anschluss, OK grün, und die Art des vorliegenden Fehlers, rot, der Schutzkontaktsteckdose. Prüfart 2-polig. Spannungsanzeige sonstige. Spannungsmessbereich 230 V AC. Klingenlänge 17 mm. Klingenbreite 4 mm. Stromversorgung vom Prüfobjekt (ohne Batterie). Messkreiskategorie Cat II. Spannung Messkreiskategorie 300 V. Ab...
Preis: 56.81 € | Versand*: 4.90 €
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Welche Methoden der Bildanalyse werden in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen?
In der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden wie Kantenerkennung, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen. Diese Methoden helfen dabei, relevante Informationen aus Bildern zu extrahieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Techniken können Computerprogramme Objekte in Bildern erkennen und analysieren.
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Wie beeinflusst maschinelles Sehen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, medizinischen Bildgebungsverfahren und der industriellen Qualitätskontrolle?
Maschinelles Sehen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, ihre Umgebung zu erfassen und zu interpretieren, was für die sichere Navigation unerlässlich ist. In der medizinischen Bildgebung kann maschinelles Sehen dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und präzisere Diagnosen zu stellen. In der industriellen Qualitätskontrolle kann maschinelles Sehen dazu beitragen, Fehler in der Produktion zu erkennen und die Effizienz zu steigern. Durch die Integration von maschinellem Sehen in diese Bereiche können autonome Fahrzeuge sicherer, medizinische Diagnosen genauer und die industrielle Produktion effizienter werden.
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Wie können neuronale Netzwerke zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden?
Neuronale Netzwerke können zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden, indem sie trainiert werden, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen. Durch die Verwendung von Convolutional Neural Networks können komplexe Muster in Bildern erkannt und klassifiziert werden. Diese Netzwerke können dann zur Objekterkennung, Gesichtserkennung oder anderen Aufgaben in der Bildverarbeitung eingesetzt werden.
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Wie werden Kontaktmessungen in der Industrie zur Qualitätskontrolle und Fehlererkennung eingesetzt?
Kontaktmessungen in der Industrie werden eingesetzt, um die Maße von Bauteilen zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie den vorgegebenen Spezifikationen entsprechen. Durch regelmäßige Messungen können Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, um die Qualität der Produkte zu gewährleisten. Kontaktmessungen ermöglichen es, Abweichungen schnell zu identifizieren und die Produktion effizienter zu gestalten.
Ähnliche Suchbegriffe für Industriellebildverarbeitung:
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Sehen (Romanyschyn, Romana)
Sehen , Sehen ist neben dem Hören der wichtigste Sinn des Menschen. Wie funktioniert unser Sehsystem, wie ist das menschliche Auge aufgebaut? Mithilfe meiner Augen kann ich Hell und Dunkel, Farben und Formen unterscheiden. Ich kann auf den ersten Blick sehen, ob jemand traurig oder glücklich ist. Neugeborene sehen die Welt noch unscharf und verschwommen und Tiere sehen anders als wir Menschen. Unglaublich kleine Dinge erscheinen durch ein Mikroskop betrachtet erstaunlich groß. Und manchmal täuscht uns das Auge auch. Doch Sehen ist so viel mehr, als wir über unsere Augen wahrnehmen. Wer ich wirklich bin, zeigt mir der Spiegel nicht. Eine Reise in die Welt des Sehens, des Sichtbaren und Unsichtbaren. Und ein Sachbilderbuch über die Kunst, die Welt mit immer wieder neuen Augen zu sehen! , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20210201, Produktform: Leinen, Autoren: Romanyschyn, Romana, Illustrator: Lessiw, Andrij, Übersetzung: Dathe, Claudia, Seitenzahl/Blattzahl: 56, Abbildungen: durchgehend farbig, Keyword: Augen; Optik; Optische Täuschung; Pupille; Iris; Farben; Symbole; Blindheit; Naturwissenschaft; Biologie; Physik, Fachschema: Körper (des Menschen) / Kindersachbuch, Jugendsachbuch~Wissen für Kinder - Kinderwissen, Fachkategorie: Kinder/Jugendliche: Nachschlagewerke~Kinder/Jugendliche: Allgemeine Interessen: Allgemeinbildung und Wissenswertes, Interesse Alter: empfohlenes Alter: ab 8 Jahre, Altersempfehlung / Lesealter: 18, ab Alter: 8, Fachkategorie: Kinder/Jugendliche: Sachbuch: Wissenschaft: Der menschliche Körper, Text Sprache: ger, Verlag: Gerstenberg Verlag, Verlag: Gerstenberg Verlag, Verlag: Gerstenberg Verlag GmbH & Co. KG, Breite: 266, Höhe: 14, Gewicht: 713, Produktform: Gebunden, Genre: Kinder- und Jugendbücher, Genre: Kinder- und Jugendbücher, Herkunftsland: LITAUEN (LT), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2764442
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Fotografen sehen Köln
Fotografen sehen Köln , Die Rheinmetropole aus Sicht ihrer Fotografen Seit die ersten »Lichtbildner« in Köln ihre Ateliers eröffneten, begleiten sie mit ihrem spezifischen Blick den Wandel der Stadt zur modernen Metropole. Faszinierende Werke Kölner Fotografinnen und Fotografen aus den Beständen des Rheinischen Bildarchivs, die auf Glasplatte ihre Stadt porträtierten, sind in diesem Band versammelt. Sie zeigen die Umwälzungen der Gründerzeit, den Einzug der Moderne und den herben Einschnitt, den der Zweite Weltkrieg für Köln bedeutete. Gleichzeitig veranschaulichen sie die rasante Entwicklung des Mediums Fotografie - und wie stark es das Bild der Stadt in unseren Köpfen geprägt hat. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230420, Produktform: Leinen, Redaktion: Gummlich, Johanna~Rheinisches Bildarchiv, Bearbeitung: Hoffmann, Katja, Seitenzahl/Blattzahl: 314, Abbildungen: Mit zahlreichen Fotografien, Keyword: Anselm Schmitz; August Kreyenkamp; August Sander; Fotoband; Fotoband Köln; Fotografien Köln; Hugo und Karl Hugo Schmölz; Köln; Kölner Fotografen; Rheinmetropole; Theodor Creifelds; Werner Mantz, Fachschema: Farbfotografie~Fotografie~Photo~Photographie~Köln / Bildband, Fachkategorie: Fotografie, Region: Köln, Warengruppe: HC/Bildbände/Deutschland, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Emons Verlag, Länge: 315, Breite: 290, Höhe: 32, Gewicht: 2572, Produktform: Gebunden, Genre: Reise, Genre: Reise, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Reiseführer,
Preis: 55.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 € -
Unterricht sehen, analysieren, gestalten
Unterricht sehen, analysieren, gestalten , Unterrichtsprinzipien sind leitend für die Gestaltung von Unterricht. Sie gelten überfachlich für alle Unterrichtsbereiche und bestimmen die Lehr-Lernverfahren, mit denen Inhalte dargestellt und vermittelt werden. Sie werden somit zur Planung, Durchführung, Auswertung und Legitimation von Unterricht herangezogen. Ewald Kiel und die anderen Autoren führen ein in die Prinzipien der Strukturierung, Motivation, Differenzierung, Veranschaulichung, Kreativitätsförderung und Übung. Die Erarbeitung der Unterrichtsprinzipien erfolgt zum einen mittels theoretischer Einführungen, zum anderen mittels Videoanalysen. Hierfür stehen online Filmsequenzen zu jedem Unterrichtsprinzip bereit. Verschiedene beigefügte Aufgabenstellungen ermöglichen ein eigenständiges und selbsttätiges Lernen. Dieses Studienbuch richtet sich an Lehramtsstudierende aller Fachrichtungen sowie Dozierende in pädagogischen und fachdidaktischen Studienbereichen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 201804, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Kiel, Ewald, Edition: REV, Auflage: 18003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 175, Abbildungen: 5 Fotos, mit 1 DVD, Keyword: Kreativitätsförderung; Lehr- und Lernverfahren; Lehramt; Lehrbuch; Lehrer; Motivation; Referendariat; Schule; Schüler; Studienseminar; Unterrichten; Unterrichtsanalyse; Unterrichtsentwurf; Unterrichtsplanung; Unterrichtsprinzipien; utb, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Didaktik~Unterricht / Didaktik~Ausbildung / Lehrerausbildung~Lehrerausbildung - Lehrerfortbildung~Schule - Schulwesen~Bildungspolitik~Politik / Bildung, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Bildungsstrategien und -politik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Bildungswesen (Schule/Hochschule), Fachkategorie: Lehrerausbildung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB, Co-Verlag: Klinkhardt, Julius, Co-Verlag: Klinkhardt, Julius, Länge: 216, Breite: 152, Höhe: 15, Gewicht: 249, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783825237028 9783825230906 9783781516052, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0030, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 19.99 € | Versand*: 0 €
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Wie wird Mustererkennung in der Bildverarbeitung, der Spracherkennung und der Finanzanalyse eingesetzt?
In der Bildverarbeitung wird Mustererkennung verwendet, um Objekte oder Merkmale in Bildern zu identifizieren, wie zum Beispiel Gesichter, Formen oder Muster. In der Spracherkennung wird Mustererkennung eingesetzt, um gesprochene Wörter oder Sätze zu identifizieren und in Text oder Befehle umzuwandeln. In der Finanzanalyse wird Mustererkennung genutzt, um Trends und Muster in Finanzdaten zu identifizieren, um beispielsweise Vorhersagen über zukünftige Kursentwicklungen zu treffen oder betrügerische Aktivitäten aufzudecken. In allen drei Anwendungsgebieten spielt die Mustererkennung eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Prozessen und der Extraktion von relevanten Informationen aus großen Daten
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Wie schreibe ich einen Bildvergleich?
Ein Bildvergleich wird in der Regel in drei Teilen geschrieben: Einleitung, Hauptteil und Schluss. In der Einleitung sollte der Kontext der beiden Bilder erläutert werden, während im Hauptteil die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Bilder analysiert und interpretiert werden. Im Schluss kann eine Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse gegeben werden. Wichtig ist es, klare und präzise Aussagen zu treffen und diese mit konkreten Beispielen aus den Bildern zu belegen.
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Wie können optische Inspektionssysteme zur Qualitätskontrolle in der Fertigung eingesetzt werden? Was sind die Vorteile der optischen Inspektion im Vergleich zu manuellen Inspektionsverfahren?
Optische Inspektionssysteme können zur Qualitätskontrolle in der Fertigung eingesetzt werden, indem sie automatisch Defekte wie Risse, Kratzer oder Abweichungen in Form und Größe erkennen. Die Systeme können in Echtzeit arbeiten und somit eine schnelle und präzise Inspektion ermöglichen. Im Vergleich zu manuellen Inspektionsverfahren bieten optische Inspektionssysteme eine höhere Genauigkeit, Konsistenz und Effizienz, da sie menschliche Fehler minimieren und eine kontinuierliche Überwachung ermöglichen.
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Welchen Einfluss hat die Fähigkeit zur Mustererkennung auf die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Die Fähigkeit zur Mustererkennung ist entscheidend für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, da sie es den Systemen ermöglicht, komplexe Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. Durch die Fähigkeit zur Mustererkennung können Algorithmen trainiert werden, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Eine verbesserte Mustererkennung führt zu leistungsfähigeren und präziseren künstlichen Intelligenz-Systemen.
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