Lutz

  • TicTacToe Menace: Der lernende Gegner

    TicTacToe Menace: Der lernende Gegner

    Willkommen zu TicTacToe Menace: Der lernende Gegner! In dieser App spielst du gegen einen Computergegner, der auf dem Menace Streichholzschachtelrechner basiert – einem Beispiel für Reinforcement Learning.

    Die Besonderheit: Die Lerntabelle kann sowohl lokal als auch in einer MySQL-Datenbank gespeichert werden, sodass der Gegner von mehreren Spielern gleichzeitig lernen kann!

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  • Nano Fußball Golf – Spaß und Herausforderung für alle!

    Nano Fußball Golf – Spaß und Herausforderung für alle!

    Willkommen in der Nano Fußball Golf Kollektion! Diese Kollektion bietet dir die Möglichkeit, spannende und herausfordernde Miniatur-Fußballerlebnisse zu genießen. Ideal für Spieleabende, Partys oder als Geschenk, bringt sie Freude und Herausforderung in jedes Zuhause.

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  • BJS Rechner

    BJS Rechner

    Mit dem Bundesjugendspiele Rechner kannst du ganz einfach die notwendigen Daten und Messwerte aus der Leichtathletik eingeben. Der Rechner berechnet die erreichten Punkte und zeigt dir die zu verleihende Urkunde an.

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  • k-means-clustering – Entwicklung mit Scratch

    k-means-clustering – Entwicklung mit Scratch

    K-Means Clustering ist ein beliebter Algorithmus im Bereich des unüberwachten Lernens, der dazu verwendet wird, Daten in Gruppen oder Cluster zu unterteilen. Dieser Ansatz ermöglicht es, Muster in Daten zu erkennen, ohne dass vorherige Labels benötigt werden. Für eine Einführung in das Thema und ein unterhaltsames Brettspiel zur Veranschaulichung der Konzepte des unüberwachten Lernens findest du Informationen auf dieser Seite. Dort findest du Materialien, die dir helfen, die Grundlagen des K-Means Clustering besser zu verstehen und praktisch anzuwenden.

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  • Knopfnavigator – Dijkstra unplugged

    Knopfnavigator – Dijkstra unplugged

    Der Dijkstra-Algorithmus ist ein effizientes Verfahren zur Bestimmung des kürzesten Weges in einem Graphen. Er wird häufig in Netzwerken, Routenplanern und vielen Anwendungen der Informatik eingesetzt. Durch seine Fähigkeit, optimale Lösungen zu finden, spielt er eine zentrale Rolle in der Graphentheorie und der Datenanalyse.

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  • Q-Learning – Entwicklung mit Scratch

    Q-Learning – Entwicklung mit Scratch

    In diesem Beitrag skizzieren wir die Entwicklung des QFelds mit Scratch. Wir beginnen mit dem Zeichnen des Spielfelds und der Implementierung der zufälligen Bewegung von Scratch. Im nächsten Schritt führen wir die Q-Tabelle ein, die als Grundlage für das verstärkende Lernen dient. Abschließend visualisieren wir die Entscheidungen von Scratch durch gezeichnete Pfeile, die seinen Weg auf dem Spielfeld darstellen.

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  • Q-Learning – unplugged

    Q-Learning – unplugged

    Das QFeld dient dazu, den Prozess des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) mit Zettel und Stift nachzuspielen. Hierbei geht es darum, einen Weg zu lernen, indem du den Algorithmus unplugged anwendest. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen, die auf optimale Lösungen abzielen, konzentriert sich dieser Ansatz darauf, durch Ausprobieren und Feedback zu lernen.

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  • NIM Spiel – unplugged learning

    NIM Spiel – unplugged learning

    Bei dem NIM-Spiel handelt es sich um ein Spiel, bei dem zwei Spieler gegeneinander spielen. Es eignet sich hervorragend maschinelles Lernen nach dem Prinzip des verstärkenden Lernens (reinforcement learning) zu verdeutlichen.

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  • Reversi als Beispiel für den Minimax-Algorithmus (in Swift Playground)

    Reversi als Beispiel für den Minimax-Algorithmus (in Swift Playground)

    Reversi, auch bekannt als Othello, ist ein strategisches Brettspiel für zwei Spieler, das auf einem 8×8-Brett gespielt wird. Ziel des Spiels ist es, am Ende mehr Steine der eigenen Farbe auf dem Brett zu haben als der Gegner.

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  • Abstrakte Datentypen in der Schule: Python-Implementierungen zum Download

    Abstrakte Datentypen in der Schule: Python-Implementierungen zum Download

    In Niedersachsen werden in der Schule verschiedene abstrakte Datentypen wie Stack, Queue, dynamisches Array und Binärbaum behandelt. Die Schnittstellen dazu sind in einer Handreichung erläutert (vgl. PDF-Datei).

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