learning deep learning magnus ekman

NVIDIA''s Full-Color Guide to Deep Learning: All You Need to Get Started and Get Results "To enable everyone to be part of this historic revolution requires the democratization of AI knowledge and resources. This book is timely and relevant towards accomplishing these lofty goals." -- From the foreword by Dr. Anima Anandkumar, Bren Professor, Caltech, and Director of ML Research, NVIDIA "Ekman uses a learning technique that in our experience has proven pivotal to success—asking the reader to think about using DL techniques in practice. His straightforward approach is refreshing, and he permits the reader to dream, just a bit, about where DL may yet take us." -- From the foreword by Dr. Craig Clawson, Director, NVIDIA Deep Learning Institute Deep learning (DL) is a key component of today''s exciting advances in machine learning and artificial intelligence. Learning Deep Learning is a complete guide to DL. Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniques needed to succeed, this book is ideal for developers, data scientists, analysts, and others--including those with no prior machine learning or statistics experience.After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers, Magnus ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Learning Deep Learning - Magnus Ekman

If you''ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn''t know where to start, this is the book you''ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning, 2nd Edition teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further. All you need is basic familiarity with computer programming and high school math - the book will cover the rest. After an introduction to Python, you''ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models'' performance. You''ll also learn: How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbours, Random Forests, and Support Vector Machines, How neural networks work and how they''re trained, How to use convolutional neural networks, How to develop a successful deep learning model from scratch. You''ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you''ve learned. This second edition is thoroughly revised and updated, and adds ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Practical Deep Learning, 2nd Edition - Ronald T. Kneusel

Written for developers with some understanding of deep learning algorithms. Experience with reinforcement learning is not required. Grokking Deep Reinforcement Learning introduces this powerful machine learning approach, using examples, illustrations, exercises, and crystal-clear teaching. You''ll love the perfectly paced teaching and the clever, engaging writing style as you dig into this awesome exploration of reinforcement learning fundamentals, effective deep learning techniques, and practical applications in this emerging field. We all learn through trial and error. We avoid the things that cause us to experience pain and failure. We embrace and build on the things that give us reward and success. This common pattern is the foundation of deep reinforcement learning: building machine learning systems that explore and learn based on the responses of the environment. • Foundational reinforcement learning concepts and methods • The most popular deep reinforcement learning agents solving high-dimensional environments • Cutting-edge agents that emulate human-like behavior and techniques for artificial general intelligence Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior on their own from raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions and uses this information to optimize its behavior for ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Grokking Deep Reinforcement Learning - Miguel Morales

bronzující pudr Guerlain Terracotta 05 Deep Warm
L'Oréal Paris odstín 904 Deep Glow
MAC Studio Fix korekční paletka Deep
Salmo Wobler Rattlin Sting Deep Runner 9cm
zvonek Solight s funkcí Learning code
zvonek Solight learning code spárování
zvonek s funkcí Learning code
Vtech hodinky s aplikací Learning Lodge
Ice Watch Ice Learning XS 024498 hodinky pro děti
Ice Learning XS dětské hodinky s výukou času
Ice Watch Ice Learning XS modely pro školáky
Ice Learning XS hodinky s barevným ciferníkem
Ice Watch Ice Learning XS 024498 pro začátečníky
Ice Learning XS 024498 výukové hodinky pro děti
x-culture learning projekt
vertikální podpěra pro truhlík Magnus 80 cm

Engage the World Change the World Deep Learning has claimed the attention of educators and policymakers around the world. This book not only defines what deep learning is, but takes up the question of how to mobilize complex, whole-system change and transform learning for all students. Deep Learning is a global partnership that works to: transform the role of teachers to that of activators who design experiences that build global competencies using real-life problem solving; and supports schools, districts, and systems to shift practice and how to measure learning in authentic ways. This comprehensive strategy incorporates practical tools and processes to engage students, educators, and families in new partnerships and drive deep learning. Inside you’ll find: The Deep Learning Framework Vignettes and case studies from K-12 classrooms in 1,200 schools in seven countries Guidance for reaching disadvantaged and differently abled students Sample protocols and rubrics for assessment Videos demonstrating deep learning design and innovative leadership in practice Through learning partnerships, learning environments, new pedagogical practices, and leveraged digital skills, deep learning reaches students as never before — preparing them to be active, engaged participants in their future.

Objev podobné jako Deep Learning - Joanne Quinn, Michael Fullan, Joanne J. McEachen

Humans do a great job of reading text, identifying key ideas, summarizing, making connections, and other tasks that require comprehension and context. Recent advances in deep learning make it possible for computer systems to achieve similar results. Deep Learning for Natural Language Processing teaches you to apply deep learning methods to natural language processing (NLP) to interpret and use text effectively. In this insightful book, (NLP) expert Stephan Raaijmakers distills his extensive knowledge of the latest state-of-the-art developments in this rapidly emerging field. Key features An overview of NLP and deep learning • Models for textual similarity • Deep memory-based NLP • Semantic role labeling • Sequential NLP Audience For those with intermediate Python skills and general knowledge of NLP. No hands-on experience with Keras or deep learning toolkits is required. About the technology Natural language processing is the science of teaching computers to interpret and process human language. Recently, NLP technology has leapfrogged to exciting new levels with the application of deep learning, a form of neural network-based machine learning Stephan Raaijmakers is a senior scientist at TNO and holds a PhD in machine learning and text analytics. He’s the technical coordinator of two large European Union-funded research security-related ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Deep Learning for Natural Language Processing - Stephan Raaijmakers

Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more. PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you, and your deep learning skills, become more sophisticated. Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch. This book takes you into a fascinating case study: building an algorithm capable of detecting malignant lung tumors using CT scans. As the authors guide you through this real example, you''ll discover just how effective and fun PyTorch can be. Key features • Using the PyTorch tensor API • Understanding automatic differentiation in PyTorch • Training deep neural networks • Monitoring training and visualizing results • Interoperability with NumPy Audience Written for developers with some knowledge of Python as well as basic linear algebra skills. Some understanding of deep learning will be helpful, however no experience with PyTorch or other deep learning frameworks is required. About the technology PyTorch is a machine learning framework with a strong focus on deep neural networks. Because ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Deep Learning with PyTorch - Eli Stevens, Luca Antiga

Humans learn best from feedback—we are encouraged to take actions that lead to positive results while deterred by decisions with negative consequences. This reinforcement process can be applied to computer programs allowing them to solve more complex problems that classical programming cannot. Deep Reinforcement Learning in Action teaches you the fundamental concepts and terminology of deep reinforcement learning, along with the practical skills and techniques you’ll need to implement it into your own projects. Key features • Structuring problems as Markov Decision Processes • Popular algorithms such Deep Q-Networks, Policy Gradient method and Evolutionary Algorithms and the intuitions that drive them • Applying reinforcement learning algorithms to real-world problems Audience You’ll need intermediate Python skills and a basic understanding of deep learning. About the technology Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior from their own raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions, and uses this information to optimize its behavior for maximum long-term return. Deep reinforcement learning famously contributed to the success of AlphaGo but that’s not all it can do! Alexander Zai is a Machine Learning Engineer at Amazon AI working on ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Deep Reinforcement Learning in Action - Alexander Zai, Brandon Brown

The Science of Deep Learning emerged from courses taught by the author that have provided thousands of students with training and experience for their academic studies, and prepared them for careers in deep learning, machine learning, and artificial intelligence in top companies in industry and academia. The book begins by covering the foundations of deep learning, followed by key deep learning architectures. Subsequent parts on generative models and reinforcement learning may be used as part of a deep learning course or as part of a course on each topic. The book includes state-of-the-art topics such as Transformers, graph neural networks, variational autoencoders, and deep reinforcement learning, with a broad range of applications. The appendices provide equations for computing gradients in backpropagation and optimization, and best practices in scientific writing and reviewing. The text presents an up-to-date guide to the field built upon clear visualizations using a unified notation and equations, lowering the barrier to entry for the reader. The accompanying website provides complementary code and hundreds of exercises with solutions.

Objev podobné jako The Science of Deep Learning - Iddo Drori

The mathematical paradigms that underlie deep learning typically start out as hard-to-read academic papers, often leaving engineers in the dark about how their models actually function. Math and Architectures of Deep Learning bridges the gap between theory and practice, laying out the math of deep learning side by side with practical implementations in Python and PyTorch. Written by deep learning expert Krishnendu Chaudhury, you''ll peer inside the “black box” to understand how your code is working, and learn to comprehend cutting-edge research you can turn into practical applications. about the technology It''s important to understand how your deep learning models work, both so that you can maintain them efficiently and explain them to other stakeholders. Learning mathematical foundations and neural network architecture can be challenging, but the payoff is big. You''ll be free from blind reliance on pre-packaged DL models and able to build, customize, and re-architect for your specific needs. And when things go wrong, you''ll be glad you can quickly identify and fix problems. about the book Math and Architectures of Deep Learning sets out the foundations of DL in a way that''s both useful and accessible to working practitioners. Each chapter explores a new fundamental DL concept ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Math and Architectures of Deep Learning - Krishnendu Chaudhury

Deep reinforcement learning has attracted considerable attention recently. Impressive results have been achieved in such diverse fields as autonomous driving, game playing, molecular recombination, and robotics. In all these fields, computer programs have taught themselves to understand problems that were previously considered to be very difficult. In the game of Go, the program AlphaGo has even learned to outmatch three of the world''s leading players.Deep reinforcement learning takes its inspiration from the fields of biology and psychology. Biology has inspired the creation of artificial neural networks and deep learning, while psychology studies how animals and humans learn, and how subjects'' desired behavior can be reinforced with positive and negative stimuli. When we see how reinforcement learning teaches a simulated robot to walk, we are reminded of how children learn, through playful exploration. Techniques that are inspired by biology and psychology work amazingly well in computers: animal behavior and the structure of the brain as new blueprints for science and engineering. In fact, computers truly seem to possess aspects of human behavior; as such, this field goes to the heart of the dream of artificial intelligence. These research advances have not gone unnoticed by educators. Many universities have begun offering courses ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Deep Reinforcement Learning - Aske Plaat

An authoritative, accessible, and up-to-date treatment of deep learning that strikes a pragmatic middle ground between theory and practice.Deep learning is a fast-moving field with sweeping relevance in today’s increasingly digital world. Understanding Deep Learning provides an authoritative, accessible, and up-to-date treatment of the subject, covering all the key topics along with recent advances and cutting-edge concepts. Many deep learning texts are crowded with technical details that obscure fundamentals, but Simon Prince ruthlessly curates only the most important ideas to provide a high density of critical information in an intuitive and digestible form. From machine learning basics to advanced models, each concept is presented in lay terms and then detailed precisely in mathematical form and illustrated visually. The result is a lucid, self-contained textbook suitable for anyone with a basic background in applied mathematics.Up-to-date treatment of deep learning covers cutting-edge topics not found in existing texts, such as transformers and diffusion modelsShort, focused chapters progress in complexity, easing students into difficult concepts Pragmatic approach straddling theory and practice gives readers the level of detail required to implement naive versions of modelsStreamlined presentation separates critical ideas from background context and extraneous detailMinimal mathematical prerequisites, extensive illustrations, and practice problems make challenging ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Understanding Deep Learning - Simon J.D. Prince

Artificial Intelligence is the most exciting technology of the century, and Deep Learning is, quite literally, the “brain” behind the world’s smartest Artificial Intelligence systems out there. Grokking Deep Learning is the perfect place to begin the deep learning journey. Rather than just learning the “black box” API of some library or framework, readers will actually understand how to build these algorithms completely from scratch. Key Features:Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari gameHands-on Learning Written for readers with high school-level math and intermediateprogramming skills. Experience with Calculus is helpful but notrequired. ABOUT THE TECHNOLOGY Deep Learning is a subset of Machine Learning, which is a field dedicated to the study and development of machines that can learn, often with the goal of eventually attaining general artificial intelligence.

Objev podobné jako Grokking Deep Learning - Andrew W Trask

Deep Learning Crash Course goes beyond the basics of machine learning to delve into modern techniques and applications of great interest right now, and whose popularity will only grow in the future. The book covers topics such as generative models (the technology behind deep fakes), self-supervised learning, attention mechanisms (the tech behind ChatGPT), graph neural networks (the tech behind AlphaFold), and deep reinforcement learning (the tech behind AlphaGo). This book bridges the gap between theory and practice, helping readers gain the confidence to apply deep learning in their work.

Objev podobné jako Deep Learning Crash Course - Benjamin Midtvedt, Jesus Pineda, Giovanni Volpe

Computer vision-based crack-like object detection has many useful applications, such as inspecting/monitoring pavement surface, underground pipeline, bridge cracks, railway tracks etc. However, in most contexts, cracks appear as thin, irregular long-narrow objects, and often are buried in complex, textured background with high diversity which make the crack detection very challenging. During the past a few years, deep learning technique has achieved great success and has been utilized for solving a variety of object detection problems.This book discusses crack-like object detection problem comprehensively. It starts by discussing traditional image processing approaches for solving this problem, and then introduces deep learning-based methods. It provides a detailed review of object detection problems and focuses on the most challenging problem, crack-like object detection, to dig deep into the deep learning method. It includes examples of real-world problems, which are easy to understand and could be a good tutorial for introducing computer vision and machine learning.

Objev podobné jako Deep Learning for Crack-Like Object Detection - Heng-Da Cheng, Kaige Zhang

This book explores the benefits of deploying Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the health care environment. The authors study different research directions that are working to serve challenges faced in building strong healthcare infrastructure with respect to the pandemic crisis. The authors take note of obstacles faced in the rush to develop and alter technologies during the Covid crisis. They study what can be learned from them and what can be leveraged efficiently. The authors aim to show how healthcare providers can use technology to exploit advances in machine learning and deep learning in their own applications. Topics include remote patient monitoring, data analysis of human behavioral patterns, and machine learning for decision making in real-time.

Objev podobné jako System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning

This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics.

Objev podobné jako Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems - Qiang Ren, Yinpeng Wang

Generative AI is the hottest topic in tech. This practical book teaches machine learning engineers and data scientists how to use TensorFlow and Keras to create impressive generative deep learning models from scratch

Objev podobné jako Generative Deep Learning - David Foster

Understand what metacognition is and how you can apply it to your secondary school teaching to support deep and effective learning in your classroom. Metacognition is a popular topic in teaching and learning debates, but it’s rarely clearly defined and can be difficult for teachers to understand how it can be applied in the classroom. This book offers a clear introduction to applying metacognition in secondary teaching, exploring the ‘what’, ‘when/how’ and ‘why’ of using metacognition in classrooms with real life examples of how this works in practice. This is a detailed and accessible resource that offers guidance that teachers can start applying to their own lesson planning immediately, across secondary subjects. Nathan Burns is the founder of @MetacognitionU and has written metacognitive teaching resources for TES and Oxford University Press. He is Head of Maths in a Derbyshire school. Â

Objev podobné jako Inspiring Deep Learning with Metacognition - Nathan Burns

Deep Learning: A Visual Approach helps demystify the algorithms that enable computers to drive cars, win chess tournaments, and create symphonies, while giving readers the tools necessary to build their own systems to help them find the information hiding within their own data, create ''deep dream'' artwork, or create new stories in the style of their favorite authors.

Objev podobné jako Deep Learning - Andrew Glassner

Cognitive computing simulates human thought processes with self-learning algorithms that utilize data mining, pattern recognition, and natural language processing. The integration of deep learning improves the performance of Cognitive computing systems in many applications, helping in utilizing heterogeneous data sets and generating meaningful insights.

Objev podobné jako Deep Learning for Cognitive Computing Systems

Elektronická kniha - autor François Chollet, 328 stran, česky Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k nadlidské přesnosti. Od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče go, jsme dospěli k přemožiteli mistra světa. Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning) – kombinace technických vylepšení, osvědčených postupů a teorií, které umožnily vyvinout množství dříve nerealizovatelných inteligentních aplikací. S jejich pomocí pak můžeme například analyzovat text či mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby na sociálních sítích nebo používat samořídící automobily. Tato kniha naučí čtenáře navrhovat hluboce se učící systémy v jazyku Python, který je v současnosti nejpoužívanějším programovacím jazykem pro vývoj těchto systémů, a knihovny Keras a TensorFlow používané většinou vítězů soutěží systémů pro...

Objev podobné jako Deep learning v jazyku Python (978-80-247-3100-1)

Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok a dospělo od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k téměř nadlidské přesnosti, od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče šachu, až k přemožitelům mistrů světa.Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning), což je kombinace teorií a osvědčených technických postupů, které umožnily vyvinout řadu dříve nerealizovatelných aplikací. S jejich pomocí můžeme analyzovat a syntetizovat text i mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby nebo ovládat samořídící automobily.Kniha naučí čtenáře, jehož znalosti jazyka Python jsou na střední úrovni, navrhovat v tomto jazyku hluboce se učící systémy s pomocí knihoven Keras a TensorFlow, které používá většina autorů vítězných systémů ze soutěží v hlubokém učení. Výklad je založený na intuitivních vysvětleních a praktických příkladech. Náročné koncepty si procvičíte na aplikacích v oblasti počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a generativních modelů. Získáte tak znalosti a praktické dovednosti, které vám umožní aplikovat hluboké učení ve vlastních projektech.Autorem knihy je François Chollet, tvůrce knihovny Keras a výzkumník v oblasti umělé inteligence společnosti Google. Výklad základních principů hlubokého učení i pokročilých dovedností Tvorba systému hlubokého učení pro počítačové vidění, časové řady, text i generování vlastních výtvorů (například obrázků) Způsob ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Deep learning v jazyku Python - 2., rozšířené vydání - François Chollet

This book illustrates complex concepts of full stack deep learning and reinforces them through hands-on exercises to arm you with tools and techniques to scale your project.

Objev podobné jako Deep Learning at Scale - Suneeta Mall

This step-by-step guide teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud and mobile using a hands-on approach.

Objev podobné jako Practical Deep Learning for Cloud and Mobile - Anirudh Koul, Siddha Ganju, Meher Kasam

LED2 6093501 MAG IN CORNER-H, W DALI je rohový spojovací modul pro magnetický kolejnicový systém MAG TRACK. Umožňuje vytvářet pravoúhlá napojení kolejnic pro osvětlení v rozích prostor. Modul je stmívatelný přes DALI systém, má napájení 48V DC a je určen výhradně pro vnitřní použití.

• Magnetický systém pro rychlou a snadnou montáž bez nástrojů
• Plně stmívatelný přes DALI systém pro inteligentní řízení osvětlení
• Kvalitní hliníková konstrukce zajišťující dlouhou životnost a odolnost
• Univerzální bílá barva pro elegantní integraci do moderních interiérů

Objev podobné jako LED2 6093501 MAG IN CORNER-H, W DALI bílá

Vertikální podpěra Green Wall Magnus je doplněk pro velkoobjemové truhlíky Magnus, který podporuje růst rostlin do výšky. Konstrukce je rozšiřitelná z počátečních 60 cm na celkovou výšku 117 cm. Produkt je dostupný ve velikostech 80 cm a 100 cm pro odpovídající truhlíky.

• Rozšiřitelná konstrukce z 60 cm na 117 cm
• Šetří místo a zvyšuje výnos rostlin
• Kompatibilní s velkoobjemovými truhlíky Magnus
• Umožňuje vertikální pěstování

Objev podobné jako Gardenico Vertikální podpěra Green Wall Magnus, 80 cm, 80 cm

Vertikální podpěra Green Wall Magnus je doplněk k velkoobjemovým truhlíkům Magnus, který umožňuje rostlinám růst svisle. Systém je rozšiřitelný od základní výšky 60 cm na celkových 117 cm. Šetří prostor, zlepšuje výnos a je dostupný ve velikostech 80 cm a 100 cm pro odpovídající truhlíky.

• Rozšiřitelný systém od 60 cm do 117 cm výšky
• Úspora místa a zvýšení výnosu rostlin
• Kompatibilita s velkoobjemovými truhlíky Magnus
• Snadná instalace a možnost vertikálního pěstování

Objev podobné jako Gardenico Vertikální podpěra Green Wall Magnus, 100 cm, 100 cm

Velkoobjemový truhlík Magnus v terakotové barvě o délce 100 cm je vhodný pro pěstování zeleniny i okrasných rostlin. Lze jej použít uvnitř i venku, například k ozdobení barů, restaurací nebo k vytvoření zelených stěn. Do dna lze vložit kolečka pro usnadnění přemisťování, která však nejsou součástí balení.

• Velkoobjemový design vhodný pro pěstování zeleniny i okrasných rostlin.
• Vhodný pro venkovní i vnitřní použití, ideální pro bary, kavárny a restaurace.
• Možnost osazení kolečky pro snadné přemisťování (kolečka nejsou součástí balení).
• Elegantní řešení pro vytvoření zelených stěn a rozdělení prostoru.

Objev podobné jako Gardenico Velkoobjemový truhlík Magnus terakota, 100 cm, 100 cm

LED2 MAG LOW T-spojka je příslušenství pro kolejnicové systémy MAG LOW, které umožňuje vytvořit rozbočení osvětlení do tvaru T. Je kompatibilní s DALI stmíváním a má třídu ochrany III s provozním napětím 48V DC. Díky kompaktním rozměrům a hliníkové konstrukci je vhodná pro moderní komerční i rezidenční projekty.

• Podpora digitálního DALI stmívání pro plynulou regulaci
• Bezpečný provoz díky třídě ochrany III a napětí 48V DC
• Kompaktní rozměry (25x64x80 mm) pro instalaci v omezeném prostoru
• Kvalitní hliníková konstrukce zajišťující dlouhou životnost

Objev podobné jako LED2 6499501 MAG LOW T-spojka, W DALI

MSI MAG 321UPX QD-OLED je 31,5palcový herní monitor s QD-OLED panelem v rozlišení 3840 × 2160 (UHD). Nabízí obnovovací frekvenci 240 Hz, odezvu 0,03 ms a certifikace VESA ClearMR 13000 a DisplayHDR True Black 400. Monitor je vybaven technologií OLED Care 2.0 a porty HDMI 2.1 pro konzolové hráče.

• QD-OLED panel s rozlišením 4K UHD a obnovovací frekvencí 240 Hz
• Blesková odezva 0,03 ms (GtG) a certifikace DisplayHDR True Black 400
• Technologie OLED Care 2.0 pro snížení rizika vypalování obrazu
• Porty HDMI 2.1 s podporou 120 Hz, VRR a ALLM pro konzolové hráče

Objev podobné jako MSI MAG/321UPX/31,5"/QD-OLED/4K UHD/240Hz/0,03ms/Černá/3R

Stavebnice Magna-Tiles Dog House obsahuje 13 magnetických dílků pro stavbu psího domečku s okénky a dekoracemi. Součástí je psí figurka, která obohacuje hru. Výrobek je vhodný pro děti od tří let a je vyroben z bezpečného materiálu bez BPA.

• Magnetické dílky pro snadné stavění
• Bezpečný materiál bez BPA
• Kompatibilita s dalšími Magna-Tiles sadami
• Rozvíjí představivost a jemnou motoriku

Objev podobné jako Magna-Tiles Dog House 13 dílků

Magna-Tiles Downhill Duo je magnetická stavebnice se 40 díly určená k sestavení závodní rampy. Sada obsahuje barevná vozidla a figurky jezdců pro interaktivní hru. Všechny díly jsou vyrobeny z bezpečných materiálů a jsou plně kompatibilní s ostatními sadami Magna-Tiles.

• Kompletní sada pro stavbu závodní rampy s vozidly a figurkami
• Díly kompatibilní s dalšími Magna-Tiles sadami pro nekonečnou tvorbu
• Vyrobeno z certifikovaného bezpečného materiálu vhodného pro děti od 3 let
• Rozvíjí kreativitu, prostorovou představivost a jemnou motoriku

Objev podobné jako Magna-Tiles Downhill Duo 40 dílků

Magna-Tiles Castle DLX je magnetická stavebnice obsahující 48 dílků, včetně padacího mostu a figurek draka a šlechtice, která umožňuje dětem stavět pohádkové hrady. Sada podporuje rozvoj jemné motoriky, koordinace a logického myšlení a je kompatibilní s dalšími sadami MAGNA-TILES. Je vyrobena z bezpečného netoxického materiálu a je vhodná pro děti od 3 let.

• 48 magnetických dílků včetně padacího mostu a figurek draka a šlechtice
• Podporuje rozvoj jemné motoriky, koordinace a logického myšlení u dětí od 3 let
• Kompatibilní se všemi sadami MAGNA-TILES pro rozšíření herních možností
• Vyrobeno z bezpečného netoxického materiálu bez škodlivin

Objev podobné jako Magna-Tiles Castle DLX 48 dílků

Magna-Tiles Travel Set Deluxe je přenosná magnetická stavebnice s 55 mini dílky pro děti od 3 let. Všechny komponenty jsou uloženy v praktickém plechovém pouzdře, které usnadňuje přenášení. Sada je vyrobena z bezpečných materiálů a je kompatibilní s ostatními produkty řady Magna-Tiles.

• Praktické cestovní balení v plechovém pouzdře
• Miniaturní magnetické dílky microMAGS pro hru kdekoliv
• Rozvíjí jemnou motoriku a kreativitu dětí
• Kompatibilita se všemi sadami Magna-Tiles

Objev podobné jako Magna-Tiles Travel Set Deluxe 55 dílků

Magnetická stavebnice Magna-Tiles Fire Rescue obsahuje 27 dílků včetně pullback podvozku, ohnivých dlaždic a lezeckých žebříků. Figurka hasiče typu Mix & Match umožňuje variabilitu. Stavebnice je vyrobena z bezpečných materiálů a je vhodná pro děti od tří let.

• Pullback podvozek pro rychlé zásahy
• Ohnivé dlaždice a lezecké žebříky pro dobrodružství
• Mix & Match figurka hasiče s možností úprav
• Kompatibilita s dalšími Magna-Tiles sadami

Objev podobné jako Magna-Tiles Fire Rescue 27 dílků

Magnetická stavebnice Magna-Tiles Arctic obsahuje 25 dílků a 5 figurek arktických zvířat. Je vyrobena z bezpečného plastu a je vhodná pro děti od 3 let. Stavebnice je kompatibilní se všemi dalšími MAGNA-TILES sadami.

• Obsahuje 5 roztomilých figurek arktických zvířat (tučňák, tuleň, lední medvěd, velryba)
• Vyrobeno z bezpečného plastu bez škodlivých látek
• Kompatibilní se všemi dalšími MAGNA-TILES sadami
• Rozvíjí jemnou motoriku a logické myšlení dětí

Objev podobné jako Magna-Tiles Arctic 25 dílků

Magna-Tiles Builder je magnetická stavebnice obsahující 32 pevných magnetických dílků včetně výsuvných jeřábů a tvarů cest. Určena je pro děti od tří let a rozvíjí jejich představivost a jemnou motoriku. Stavebnice je plně kompatibilní se všemi sety MAGNA-TILES.

• Rozvíjí představivost a jemnou motoriku
• Kompatibilní se všemi MAGNA-TILES® sety
• Obsahuje výsuvné magnetické jeřáby a tvary cest
• Vhodné pro děti od tří let

Objev podobné jako Magna-Tiles Builder 32 dílků

Lištové závěsné svítidlo LED2 MAG MIKY SLIM 55 Z je určeno pro instalaci do magnetického systému. S příkonem 6 W poskytuje světelný tok 360 lm při neutrální teplotě světla 4000K. Je vhodné pro moderní interiéry jako jsou kuchyně, obývací pokoje nebo recepce.

• Minimalistický design s tenkým hliníkovým tělem (průměr 25 mm) v černé barvě RAL 9005.
• Vysoký index podání barev CRI > 90 pro realistické a kvalitní osvětlení.
• Úzký vyzařovací úhel 38° ideální pro lokální nasvícení pracovních a jídelních ploch.
• Snadná montáž do magnetického lištového systému s napájením 48V.

Objev podobné jako LED2 6490543 Lištové svítidlo MAG MIKY SLIM 55 Z, B 6W 4000K černá

Set zahradního nábytku Magnus obsahuje 4 kusy: konferenční stolek s deskou z mramorového skla, dvě křesla a pohovku. Konstrukce je z oceli s práškovým lakem pro odolnost. Nábytek je vhodný pro zahradu, terasu nebo balkon.

• Kvalitní ocelová konstrukce s práškovým lakem pro odolnost vůči povětrnostním vlivům.
• Vrchní deska stolku z mramorového skla dodává luxusní vzhled.
• Pohodlná pohovka a křesla s plastovými područkami dřevěného vzhledu pro snadnou údržbu.
• Kompletní set balený v pevném kartonu pro snadnou manipulaci a přepravu.

Objev podobné jako Set zahradního nábytku Magnus, 4 ks

Learning and Behavior reviews how people and animals learn and how their behaviors are changed because of learning. It describes the most important principles, theories, controversies, and experiments that pertain to learning and behavior that are applicable to diverse species and different learning situations. Both classic studies and recent trends and developments are explored, providing a comprehensive survey of the field. Although the behavioral approach is emphasized, many cognitive theories are covered as well, along with a chapter on comparative cognition. Real-world examples and analogies make the concepts and theories more concrete and relevant to students. In addition, most chapters provide examples of how the principles covered have been employed in applied and clinical behavior analysis. The text proceeds from the simple to the complex. The initial chapters introduce the behavioral, cognitive, and neurophysiological approaches to learning. Later chapters give extensive coverage of classical conditioning and operant conditioning, beginning with basic concepts and findings and moving to theoretical questions and current issues. Other chapters examine the topics of reinforcement schedules, avoidance and punishment, stimulus control and concept learning, observational learning and motor skills, comparative cognition, and choice. Thoroughly updated, each chapter features many new studies and references that reflect recent ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Learning and Behavior - Amy L. Odum, James E. Mazur

Help students move from surface-level learning to the transfer of understanding. How do social studies teachers maximize instruction to ensure students are prepared for an informed civic life? VISIBLE LEARNING® for Social Studies, Grades K-12 shows how the field is more than simply memorizing dates and facts—it encapsulates the skillful ability to conduct investigations, analyze sources, place events in historical context, and synthesize divergent points of view. The Visible Learning framework demonstrates that learning is not an event, but rather a process in which students move from surface-level learning to deep learning, and then onto the transfer of concepts, skills, and strategies. Encouraging learners to explore different facets of society, history, geography, and more, best practices for applying visible learning to social studies curriculum are presented through: ·        A scaffolded approach, including surface-level learning, deep learning, and transfer of learning ·        Examples of strategies, lessons, and activities best suited for each level of learning ·        Planning tools, rubrics, and templates to guide instruction Teachers must understand the impact they have on students and select approaches to maximize that impact. ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Visible Learning for Social Studies, Grades K-12 - Julie Stern, John Hattie, Douglas Fisher, Nancy Frey

Selected as the Michigan Council of Teachers of Mathematics winter book club book! Rich tasks, collaborative work, number talks, problem-based learning, direct instruction…with so many possible approaches, how do we know which ones work the best? In Visible Learning for Mathematics, six acclaimed educators assert it’s not about which one—it’s about when—and show you how to design high-impact instruction so all students demonstrate more than a year’s worth of mathematics learning for a year spent in school. That’s a high bar, but with the amazing K-12 framework here, you choose the right approach at the right time, depending upon where learners are within three phases of learning: surface, deep, and transfer. This results in "visible" learning because the effect is tangible. The framework is forged out of current research in mathematics combined with John Hattie’s synthesis of more than 15 years of education research involving 300 million students. Chapter by chapter, and equipped with video clips, planning tools, rubrics, and templates, you get the inside track on which instructional strategies to use at each phase of the learning cycle: Surface learning phase: When—through carefully constructed experiences—students explore new concepts and make connections to procedural skills and vocabulary that give shape ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Visible Learning for Mathematics, Grades K-12 - Douglas Fisher, Nancy Frey, John Hattie, Sara Delano Moore, Linda M. Gojak, William Mellman

This tenth anniversary edition of Knud Illeris’s classic 2008 text is an updated and definitive collection of today’s most influential learning theorists, now containing additional chapters from John Hattie and Gregory Donoghue, Sharan Merriam, Gert Biesta and Carolyn Jackson. This book brings together world-renowned experts, who each present their understanding of what learning is and how human learning takes place, addressing the social, psychological and emotional contexts of learning. In this clear and coherent overview, Professor Knud Illeris has collated chapters that explain both the complex frameworks in which learning takes place and the specific facets of learning. Each international expert provides either a seminal text or an entirely new précis of the conceptual framework they have developed over a lifetime of study, such as adult learning theory, learning strategies, and the cultural and social nature of learning processes.Elucidating the key concepts of learning, Contemporary Theories of Learning provides both the perfect desk reference and an ideal introduction for students; it is an invaluable resource for all researchers and academics involved in the study of learning, and provides a detailed synthesis of current learning theories… all in the words of the theorists themselves.

Objev podobné jako Contemporary Theories of Learning

Magnetická stavebnice MAGNA-TILES® Rail Racers Deluxe obsahuje 90 dílků se speciálními kolejnicemi a rampami pro vytváření závodních drah. Hračka je určena dětem od tří let a podporuje jejich kreativitu, motorické dovednosti a logické uvažování. Výrobek je vyroben z bezpečných materiálů a pochází z USA.

• 90 magnetických dílků pro rozsáhlé stavby
• Speciální kolejnice a rampy pro dynamické hry s kuličkami
• Bezpečné materiály vhodné pro děti od 3 let
• Podporuje kreativitu, jemnou motoriku a logické myšlení

Objev podobné jako Magna-Tiles Rail Racers Deluxe 90 dílků

Stavebnice MAGNA-TILES® Police Patrol obsahuje 20 magnetických dílků pro stavění různých vozidel. Součástí je policistická figurka s výměnnými částmi a dlaždice se semaforem pro rozšíření hry. Výrobek je určen pro děti od tří let a podporuje rozvoj jemné motoriky a logického uvažování.

• Magnetické dílky pro snadné spojování bez návodu
• Obsahuje policistickou figurku s výměnnými částmi a dlaždici se semaforem
• Rozvíjí jemnou motoriku, logické myšlení a kreativitu
• Bezpečný a odolný materiál vhodný pro děti od 3 let

Objev podobné jako Magna-Tiles Police Patrol 20 dílků

Magna-Tiles Rail Racers 33 dílků je magnetická stavebnice pro děti od tří let umožňující stavět vlastní závodní tratě. Sada obsahuje průhledné kolejnice s patentovaným designem, které se snadno spojují bez nutnosti spojek. Produkt je vyroben z bezpečných materiálů bez škodlivých látek a podporuje rozvoj kreativity a jemné motoriky.

• Průhledné kolejnice s patentovaným designem pro snadné spojování bez spojek
• Podporuje kreativitu, samostatnost a rozvíjí jemnou motoriku u dětí od 3 let
• Kompaktní velikost vhodná i do menších pokojíků nebo na cesty
• Vyrobeno z bezpečných materiálů bez škodlivých látek s dlouhou životností

Objev podobné jako Magna-Tiles Rail Racers 33 dílků

Magna-Tiles 100 dílků je magnetická stavebnice obsahující čtverce a trojúhelníky různých velikostí. Vhodná pro děti od 3 let, pomáhá rozvíjet jemnou motoriku a logické myšlení. Vyrobena z bezpečného netoxického materiálu.

• Rozvíjí jemnou motoriku a logické myšlení
• Vyrobeno z bezpečného netoxického materiálu
• Vhodné pro děti již od 3 let
• Barevné tvary podporují kreativitu

Objev podobné jako Magna-Tiles 100 dílků

Sada Magna-Tiles Safari obsahuje 25 magnetických dílků s motivy safari zvířat. Dílky jsou vyrobeny z bezpečného netoxického plastu bez BPA a snadno se spojují pomocí magnetů. Set je vhodný pro děti od 3 let a podporuje rozvoj jemné motoriky, logického myšlení a představivosti.

• Bezpečný netoxický plast bez BPA
• Snadné spojování díky pevným magnetům
• Rozvíjí jemnou motoriku a logické myšlení
• Kombinuje hru s učením o přírodě

Objev podobné jako Magna-Tiles Safari 25 dílků

Magna-Tiles Combo je sada 62 magnetických dílků, která kombinuje standardní velikosti s menšími microMAGS pro variabilní stavění. Silné magnety umožňují snadné spojování tvarů, čímž podporují motorické dovednosti a fantazii. Všechny dílky jsou vyrobeny z bezpečného materiálu a sada je určena dětem od tří let.

• Kombinace velkých a malých (microMAGS) magnetických dílků pro detailní stavby.
• Silné magnety pro snadné spojování a stabilní konstrukce.
• Bezpečný materiál bez škodlivin, vhodný pro děti od 3 let.
• Podporuje rozvoj jemné motoriky, kreativity a prostorové představivosti.

Objev podobné jako Magna-Tiles Combo 62 dílků

In November 2008, John Hattie’s ground-breaking book Visible Learning synthesised the results of more than fifteen years research involving millions of students and represented the biggest ever collection of evidence-based research into what actually works in schools to improve learning.Visible Learning for Teachers takes the next step and brings those ground breaking concepts to a completely new audience. Written for students, pre-service and in-service teachers, it explains how to apply the principles of Visible Learning to any classroom anywhere in the world. The author offers concise and user-friendly summaries of the most successful interventions and offers practical step-by-step guidance to the successful implementation of visible learning and visible teaching in the classroom.This book:links the biggest ever research project on teaching strategies to practical classroom implementationchampions both teacher and student perspectives and contains step by step guidance including lesson preparation, interpreting learning and feedback during the lesson and post lesson follow upoffers checklists, exercises, case studies and best practice scenarios to assist in raising achievementincludes whole school checklists and advice for school leaders on facilitating visible learning in their institutionnow includes additional meta-analyses bringing the total cited within the research to over 900comprehensively covers numerous areas of learning activity including pupil ... Unknown localization key: "more"

Objev podobné jako Visible Learning for Teachers - John Hattie