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Beats Biblionetz - Texte

Machine Learning Education for Young People without Programming Experience

Doctoral Consortium Abstract
Abigail Zimmermann-Niefield
Publikationsdatum:
local web 
Zu finden in: ICER 2019, 2019
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iconZusammenfassungen

Machine Learning-powered technologies are becoming ubiquitous. ML is a powerful tool for people to leverage when building systems and conducting explorations, and can enable people to build personally customizable systems. However, this technology remains mysterious to those who are not computer science experts. I develop tools and curricula to investigate how youth with minimal programming experience can learn to apply Machine Learning in creative and meaningful contexts.

Von Abigail Zimmermann-Niefield im Konferenz-Band ICER 2019 im Text Machine Learning Education for Young People without Programming Experience (2019)

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt ...


Personen
KB IB clear 		Rebecca Fiebrink , Peter Norvig , R. Benjamin Shapiro

Begriffe
KB IB clear 		Informatikcomputer science , machine learning
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2018 local web  How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum (R. Benjamin Shapiro, Rebecca Fiebrink, Peter Norvig) 4, 2, 4, 8, 7, 2, 5, 2, 7, 3, 3, 1 5 21 1 364

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Nicht erwähnte Begriffe
Informatik-Didaktik, Informatik-Unterricht (Fachinformatik)

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iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW Machine Learning Education for Young People without Programming Experience: Fulltext at the ACM Digital Library (lokal: PDF, 766 kByte; WWW: Link OK 2021-03-21)

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iconBeat und dieses Konferenz-Paper

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