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Visuelle Wahrnehmung (Konkow, Monika)
Visuelle Wahrnehmung , Mit dieser Materialsammlung zur Förderung der visuellen Wahrnehmung schaffen Sie die Basis zum erfolgreichen Lesen-, Schreiben- und Rechnenlernen. Der Band bietet umfassendes Übungsmaterial zur Förderung der zentralen Bereiche der visuellen Wahrnehmung: visumotorische Koordination, visuelle Differenzierung, Figur-Grund- Wahrnehmung, Wahrnehmungskonstanz, Raum-Lage-Orientierung, Serialität, Klassifikationen. Alle Materialien werden in zwei Differenzierungsstufen angeboten, sodass Sie ganz leicht die individuellen Lernvoraussetzungen Ihrer Schüler berücksichtigen können. Die besonders einfache, klare und kindgerechte Gestaltung der Materialien ermöglicht allen Schülern, erfolgreich und mit Freude ihre Wahrnehmung zu trainieren - für einen erfolgreichen Start in der Schule. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20150504, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre klebegebunden, Titel der Reihe: Lernvoraussetzungen im Anfangsunterricht##, Autoren: Konkow, Monika, Seitenzahl/Blattzahl: 93, Keyword: 1. Klasse/Vorschule; Basiskompetenzen; SoPäd; Wahrnehmung schulen, Fachschema: Grundschule / Lehrermaterial~Grundschule / Pädagogik, Didaktik~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Religion~Grundschule und Sekundarstufe I~Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden, Bildungszweck: für den Primarbereich~Förderschule/Förderzentrum/Schule mit Förderschwerpunkt Lernen, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: FÖS, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Schulform: FÖS, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 297, Breite: 210, Höhe: 10, Gewicht: 301, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: +1, Schulform: Förderschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 1308602
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Mompitzig die visuelle Wahrnehmung trainieren (Salber, Eva)
Mompitzig die visuelle Wahrnehmung trainieren , Ein Mompitz im Kopierer, Sockenchaos und Mom-Pizza - mit diesen wilden und witzigen Übungen trainieren die Kinder spielerisch die visuelle Wahrnehmung! Suchen Sie nach einer bunten Mischung spannender Übungen, um die visuelle Wahrnehmung in Ihren Unterricht einzubauen? Dann sind Sie bei den Mompitzen genau richtig! Denn mit Mompitz Anne und ihren lustigen Freunden wird das Lernen zu einem abwechslungsreichen Abenteuer! Mit den bunt illustrierten Übungen zu v isuellem Gedächtnis, Raum Lage-Wahrnehmung, Objekterkennung, Formwahrnehmung und Co. wird die visuelle Wahrnehmung Ihrer Grundschulkinder spielerisch gefördert. Alle Arbeitsblätter stehen unter dem Motto "Die Mompitze drücken die Schulbank", welches als roter Faden geschichtenartig durch das Heft führt. Somit knüpfen die Themen an die Erlebniswelt der Kinder an und schaffen Wiedererkennung und Motivation !Alle Materialien sind ohne großen Vorbereitungsaufwand sofort im Unterricht und in der Freiarbeit einsetzbar. Lösungen zur Selbstkontrolle runden das Angebot ab. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20200901, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre drahtgeheftet, Titel der Reihe: Mompitz##, Autoren: Salber, Eva, Seitenzahl/Blattzahl: 64, Themenüberschrift: EDUCATION / Teaching Methods & Materials / General, Keyword: 1. und 2. Klasse; Grundschule; Mompitze, Fachschema: Grundschule / Pädagogik, Didaktik~Grundschule / Sachunterricht, Umwelt~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik~Sachunterricht, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Schule und Lernen, Bildungszweck: für den Primarbereich, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: GRS, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag, Breite: 213, Höhe: 10, Gewicht: 213, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 2402148
Preis: 22.99 € | Versand*: 0 € -
Fördermaterial: Visuelle Wahrnehmung (Helwig, Monika~Schaadt, Susanne)
Fördermaterial: Visuelle Wahrnehmung , Fördermaterial für Schüler an Grundschulen und Förderschulen, Klasse 1-4 +++ Eine gut ausgeprägte visuelle Wahrnehmungsfähigkeit ist eine der zentralsten Voraussetzungen für erfolgreiches Lesen-, Schreiben- und Rechnenlernen. Doch immer häufiger leiden Kinder heute unter Wahrnehmungsstörungen, die auch die Aufmerksamkeit und Konzentration beeinträchtigen. Mit diesen Arbeitsblättern zur Wahrnehmungsförderung können Lehrer und Eltern die visuelle Wahrnehmungsfähigkeit der Schüler gezielt diagnostizieren und fördern. Die Kopiervorlagen dieses Basistrainings (Band 1) sind ab 6 Jahren einsetzbar. Die Übungen fördern das Wahrnehmen von Helligkeit, von Farben, Objektgrößen, Objektformen, vielfältigen Objekteigenschaften, Formkonstanz, Raumlagen, räumlichen Beziehungen bis hin zur Auge-Hand-Koordination und Figur-Grund-Differenzierung. Inkl. Lösungen und Klassenübersichtsliste. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 200806, Produktform: Kartoniert, Beilage: Spiralbindung, Autoren: Helwig, Monika~Schaadt, Susanne, Seitenzahl/Blattzahl: 102, Abbildungen: vierfarb. Abb., Fachschema: Lernmittel~Unterrichtsmedium~Visuell~Wahrnehmung / Unterrichtsmaterial, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik, Fachkategorie: Schule und Lernen, Fachkategorie: Grundschule und Sekundarstufe I, Text Sprache: ger, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Verlag an der Ruhr GmbH, Verlag: Verlag an der Ruhr GmbH, Verlag: Verlag an der Ruhr, Länge: 297, Breite: 207, Höhe: 10, Gewicht: 448, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
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
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 €
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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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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 können visuelle Datenverarbeitungstechnologien zur Verbesserung der Bilderkennung und Objekterkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Visuelle Datenverarbeitungstechnologien können zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern verwendet werden, um die Genauigkeit der Bilderkennung zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen wie Convolutional Neural Networks können visuelle Datenverarbeitungstechnologien Objekte in Bildern präziser identifizieren. Die Integration von visuellen Datenverarbeitungstechnologien in künstliche Intelligenzsysteme ermöglicht eine schnellere und genauere Objekterkennung in verschiedenen Anwendungen.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Mustererkennung:
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Delock Visuelle Fehleranzeige
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Preis: 52.96 € | Versand*: 0.00 € -
Visuelle Magie (Fries, Jan)
Visuelle Magie , Ein Handbuch des Freistilschamanismus , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 199512, Produktform: Kartoniert, Autoren: Fries, Jan, Seitenzahl/Blattzahl: 190, Abbildungen: Mit Abb., Fachschema: Schamanismus - Schamane, Thema: Orientieren, Warengruppe: HC/Esoterik, Fachkategorie: Schamanismus, Heidentum und Druidentum, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Edition Ananael, Verlag: Edition Ananael, Verlag: Dewitt, Michael Zoe, Länge: 211, Breite: 148, Höhe: 23, Gewicht: 371, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0030, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Hobbes Fiber Checker Pro - Visuelle Fehleranzeige
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Preis: 258.20 € | Versand*: 0.00 €
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Wie beeinflussen optische Täuschungen unsere visuelle Wahrnehmung?
Optische Täuschungen können unsere visuelle Wahrnehmung täuschen, indem sie unsere Sinne dazu bringen, falsche Informationen an unser Gehirn weiterzuleiten. Sie können die Größe, Form, Farbe oder Position von Objekten verändern und so unsere Wahrnehmung verzerren. Dies zeigt, dass unsere visuelle Wahrnehmung nicht immer zuverlässig ist und von äußeren Einflüssen beeinflusst werden kann.
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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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Welche Methoden der Mustererkennung werden heute in der Gesichtserkennung eingesetzt? Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung?
In der Gesichtserkennung werden heute hauptsächlich Methoden wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines und Deep Learning eingesetzt. Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung sind unter anderem die Verarbeitung großer Datenmengen, die Verbesserung der Genauigkeit und die Vermeidung von Überanpassung. Es ist auch wichtig, die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer zu gewährleisten und ethische Fragen im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung zu berücksichtigen.
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Wie werden neuronale Netze zur Mustererkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt?
Neuronale Netze werden trainiert, um Muster in Daten zu erkennen und zu interpretieren. Sie bestehen aus Schichten von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und Signale verarbeiten. Durch das Training mit Beispieldaten können neuronale Netze komplexe Muster erkennen und für verschiedene Anwendungen in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden.
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