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Machine Learning Education for Young People without Programming Experience

Doctoral Consortium Abstract
Abigail Zimmermann-Niefield
Publikationsdatum:
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
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Rebecca Fiebrink, Peter Norvig, R. Benjamin Shapiro

Begriffe
KB IB clear
Informatikcomputer science, machine learning
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Texte
Jahr UmschlagTitelAbrufeIBOBKBLB
2018    How Machine Learning impacts the Undergraduate Computing Curriculum (R. Benjamin Shapiro, Rebecca Fiebrink, Peter Norvig) 45, 2, 1, 7, 2, 1220158

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

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