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Produkt zum Begriff Learning English:


  • Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
    Machine Learning visuell lernen - von StatQuest

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  • Interaktive Sprachreise: Sprachkurs 1 English (Neu differenzbesteuert)
    Interaktive Sprachreise: Sprachkurs 1 English (Neu differenzbesteuert)

    Interaktive Sprachreise: Sprachkurs 1 English

    Preis: 62.56 € | Versand*: 0.00 €
  • lex:tra Übungsgrammatik Business English, Grammatik - kein Problem
    lex:tra Übungsgrammatik Business English, Grammatik - kein Problem

    lex:tra Übungsgrammatik Business English, Grammatik - kein Problem

    Preis: 3.99 € | Versand*: 3.99 €
  • Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
    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 , >

    Preis: 49.28 € | Versand*: 0 €
  • Welches ist besser zum Lernen und welches wird häufiger verwendet: American English oder British English?

    Es gibt keinen klaren Gewinner, wenn es darum geht, welches Englisch besser zum Lernen ist. Es hängt von den individuellen Bedürfnissen und Zielen des Lernenden ab. American English wird jedoch aufgrund der globalen Dominanz der USA häufiger verwendet und ist in vielen Lernmaterialien und Kursen präsent.

  • Wie kann man Modern English ins Shakespearean English übersetzen?

    Es ist schwierig, Modern English direkt ins Shakespearean English zu übersetzen, da die beiden Sprachformen sehr unterschiedlich sind. Um dennoch eine Annäherung zu erreichen, könnte man versuchen, den Wortschatz, die Grammatik und die Ausdrucksweise des Shakespearean English zu imitieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass eine vollständige und authentische Übersetzung in den Stil von Shakespeare sehr herausfordernd sein kann.

  • Wie kann man effektiv Business English lernen, um die Kommunikation in internationalen Geschäftsumgebungen zu verbessern?

    1. Regelmäßiges Üben durch Lesen, Hören und Sprechen von Business English Materialien wie Büchern, Podcasts und Videos. 2. Teilnahme an Business English Kursen oder Workshops, um spezifische Fähigkeiten wie Verhandlungsführung oder Präsentationstechniken zu verbessern. 3. Aktive Anwendung des Gelernten in realen Geschäftssituationen, z.B. durch Networking oder internationale Geschäftsreisen.

  • Warum lernt man in der Schule Oxford English und nicht American English?

    In der Schule wird oft Oxford English gelehrt, da es als Standardvariante des Englischen angesehen wird. Es wird in vielen Ländern weltweit verwendet und dient als Grundlage für die Kommunikation zwischen verschiedenen englischsprachigen Ländern. American English wird jedoch auch in einigen Schulen gelehrt, insbesondere in Ländern, in denen es als wichtigere Variante angesehen wird, wie zum Beispiel den USA oder Kanada.

Ähnliche Suchbegriffe für Learning English:


  • Sprachkurs Medical English (Gross, Peter~Baumgart, Daniel C.)
    Sprachkurs Medical English (Gross, Peter~Baumgart, Daniel C.)

    Sprachkurs Medical English , Ist dein Englisch auch nicht das "yellow from the egg"? Mit diesem Buch schon! Durch den zweiteiligen Aufbau erlernst du schnell die englischen Fachbegriffe, interdisziplinäre Falldarstellungen und typische Redewendungen. Zudem findest du Abkürzungen, Titel, Maßeinheiten und Symbole mit Erklärung. Die Fallbeispiele zum Anhören (online) trainieren dein Hörverstehen und bringen das Gelernte in den praktischen Kontext. Ideal für unterwegs: das herausnehmbare Miniwörterbuch. Zudem bekommst du wichtige Tipps für Präsentationen und das Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten. Willst du dich im Ausland bewerben? Dann unterstützt dich der Bewerbungsleitfaden mit nützlichen Postanschriften und Webadressen bei deinem Vorhaben. Daneben erhältst du Informationen über das englischsprachige Gesundheitssystem sowie die Struktur und Organisation der medizinischen Versorgung. Jederzeit zugreifen: Die Inhalte dieses Buches kannst du dir online auf der Lernplattform via medici freischalten und sie dann mit allen gängigen Smartphones, Tablets und PCs nutzen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 7., unveränderte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Beilage: Mixed Media Product, Autoren: Gross, Peter~Baumgart, Daniel C., Auflage: 19007, Auflage/Ausgabe: 7., unveränderte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 275, Abbildungen: 16 Abbildungen, Keyword: Auslandssemeter; Australien; Deutsch; England; Englisch; Fachterminologie; Großbritannien; Kanada; PJ; Redewendungen; USA; Wörterbuch, Fachschema: Englisch / Fachwörterbuch Medizin~Medizin / Fachwörterbuch (Englisch)~Heilkunde~Humanmedizin~Medizin~Medizin / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Medizin / Studium, Prüfungen, Approbation, Berufe, Fachkategorie: Medizin, allgemein, Sprache: Englisch, Fachkategorie: Fremdsprachenerwerb für den Beruf, Text Sprache: ger, Verlag: Georg Thieme Verlag, Länge: 198, Breite: 123, Höhe: 20, Gewicht: 282, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059877001 9783132434431-2 B0000059877002 9783132434431-1, Vorgänger EAN: 9783132410343, Herkunftsland: ITALIEN (IT), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

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  • Visible Learning 2.0
    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 €
  • Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
    Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch

    Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

    Preis: 20.00 € | Versand*: 0 €
  • Warum lernt man zuerst British English, wenn man doch später American English braucht?

    Es gibt verschiedene Gründe, warum man zuerst British English lernt, obwohl man später American English benötigt. Erstens ist British English die ältere und traditionellere Form des Englischen, die in vielen Ländern als Standardvariante verwendet wird. Zweitens sind die Unterschiede zwischen British und American English nicht so groß, dass man sie nicht später leicht erlernen könnte. Drittens kann das Erlernen von British English als solide Grundlage dienen, um später andere Varianten des Englischen zu verstehen und zu beherrschen.

  • Was ist der Unterschied zwischen einem Olde English Bulldog und einem English Bulldog?

    Der Hauptunterschied zwischen einem Olde English Bulldog und einem English Bulldog liegt in ihrer Zuchtgeschichte. Der Olde English Bulldog wurde gezüchtet, um das ursprüngliche Aussehen und die Eigenschaften des Bulldogs wiederherzustellen, während der English Bulldog eine modernere Version ist, die für Ausstellungen gezüchtet wurde. Der Olde English Bulldog ist in der Regel größer, muskulöser und hat weniger gesundheitliche Probleme als der English Bulldog.

  • 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.

  • Wie beeinflusst Machine Learning den Fortschritt in der Automatisierung von Prozessen?

    Machine Learning ermöglicht die Entwicklung von intelligenten Systemen, die in der Lage sind, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Dadurch können Prozesse automatisiert werden, die zuvor menschliche Intervention erforderten. Dies führt zu einer effizienteren und präziseren Automatisierung von Prozessen.

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