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Was bedeuten Abstraktion und Automatisierung im Computational Thinking?
Abstraktion im Computational Thinking bezieht sich auf die Fähigkeit, komplexe Probleme zu vereinfachen, indem irrelevante Details ausgeblendet werden und nur die relevanten Informationen betrachtet werden. Automatisierung bezieht sich auf die Fähigkeit, wiederkehrende Aufgaben oder Prozesse zu automatisieren, indem Algorithmen oder Programme entwickelt werden, die diese Aufgaben effizient und fehlerfrei ausführen können. Beide Konzepte sind grundlegende Prinzipien des Computational Thinking und ermöglichen es, komplexe Probleme effektiv zu lösen. **
Was ist der Unterschied zwischen Computational Science und Informatik?
Computational Science bezieht sich auf die Anwendung von Computermodellen und -simulationen zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme. Es umfasst verschiedene Disziplinen wie Mathematik, Physik, Biologie und Chemie. Informatik hingegen befasst sich mit der Entwicklung von Software, der Gestaltung von Algorithmen und der Verarbeitung von Informationen. Es ist eine eigenständige Disziplin, die sich mit der Theorie und Praxis der Informationsverarbeitung befasst. **
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Landau, Rubin H.: Computational PhysicsComputational Physics , The classic in the field for more than 25 years, now with increased emphasis on data science and new chapters on quantum computing, machine learning (AI), and general relativity Computational physics combines physics, applied mathematics, and computer science in a cutting-edge multidisciplinary approach to solving realistic physical problems. It has become integral to modern physics research because of its capacity to bridge the gap between mathematical theory and real-world system behavior. Computational Physics provides the reader with the essential knowledge to understand computational tools and mathematical methods well enough to be successful. Its philosophy is rooted in "learning by doing", assisted by many sample programs in the popular Python programming language. The first third of the book lays the fundamentals of scientific computing, including programming basics, stable algorithms for differentiation and integration, and matrix computing. The latter two-thirds of the textbook cover more advanced topics such linear and nonlinear differential equations, chaos and fractals, Fourier analysis, nonlinear dynamics, and finite difference and finite elements methods. A particular focus in on the applications of these methods for solving realistic physical problems. Readers of the fourth edition of Computational Physics will also find: An exceptionally broad range of topics, from simple matrix manipulations to intricate computations in nonlinear dynamics A whole suite of supplementary material: Python programs, Jupyter notebooks and videos Computational Physics is ideal for students in physics, engineering, materials science, and any subjects drawing on applied physics. , Tieferlegungsfedern > Sportfederung , Auflage: 4. Auflage, Erscheinungsjahr: 20240417, Produktform: Kartoniert, Autoren: Landau, Rubin H.~Páez, Manuel J.~Bordeianu, Cristian C., Auflage: 24004, Auflage/Ausgabe: 4. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: 300 schwarz-weiße Abbildungen, Themenüberschrift: SCIENCE / Physics / Mathematical & Computational, Keyword: Artificial Intelligence; Chemie; Chemistry; Computational Chemistry & Molecular Modeling; Computational Chemistry u. Molecular Modeling; Computer Science; Informatik; Künstliche Intelligenz; Mathematical & Computational Physics; Mathematische Physik; Physics; Physik; Python (Programmiersprache); Rechnerunterstützung; Statistik, Fachschema: Physik / Mathematik, Fachkategorie: Künstliche Intelligenz (KI), Warengruppe: HC/Physik/Astronomie/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 244, Breite: 172, Höhe: 33, Gewicht: 1120, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,99,05 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Computational Thinking, Fachbücher von Hideyuki Nakashima, Keiji HirataDas Fachbuch "Computational Thinking" bietet eine umfassende Einführung in das Konzept des computergestützten Denkens, das als "Denken wie ein Informatiker" definiert wird. Im ersten Kapitel werden die Ursprünge der Informatik und deren einzigartige Perspektive im Vergleich zu anderen Disziplinen wie Physik und Mathematik erläutert. Zudem wird die Beziehung zur Programmierung, zu Deep Learning und generativer KI thematisiert. Das zweite Kapitel beleuchtet die praktischen Vorteile der Anwendung von computergestütztem Denken im Alltag und führt in grundlegende Konzepte wie Abstraktion, Modellierung und Virtualisierung ein. Im dritten Kapitel wird das Konzept der Metaebene und die Idee der Selbstreferenz behandelt. Das vierte Kapitel zeigt, wie computergestütztes Denken in alltäglichen Aktivitäten, wie dem Kochen, angewendet werden kann. Abschliessend präsentiert das fünfte Kapitel Erkenntnisse aus der Perspektive eines kognitiven Wissenschaftlers, der keine Vorkenntnisse in der Informatik hat. Dieses Buch richtet sich an alle, die sich für computergestütztes Denken interessieren, unabhängig von ihrem Vorwissen.40,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik sind die Lösung geometrischer Probleme wie Schnittpunkte von Linien oder Flächen, Berechnung von Abständen und Flächeninhalten sowie die Konstruktion von Voronoi-Diagrammen und Delaunay-Triangulationen. Diese Techniken werden in verschiedenen Bereichen wie Computergrafik, Robotik, Geoinformatik und CAD-Software eingesetzt, um komplexe geometrische Probleme effizient zu lösen. Computational Geometry spielt auch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen für geometrische Optimierungsprobleme und bei der Modellierung von dreidimensionalen Objekten in der virtuellen Realität. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der heutigen Technologie?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der heutigen Technologie sind die Bildverarbeitung, die Robotik und die virtuelle Realität. Durch die Verwendung von Algorithmen aus der Computational Geometry können komplexe geometrische Probleme effizient gelöst werden. Diese Anwendungen tragen dazu bei, die Entwicklung von Technologien wie selbstfahrenden Autos, medizinischen Bildgebungsverfahren und Computerspielen voranzutreiben. **
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Was sind die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD)?
Die grundlegenden Prinzipien von CFD beinhalten die numerische Lösung von Navier-Stokes-Gleichungen zur Beschreibung von Strömungen. Anwendungen von CFD umfassen die Analyse von Luft- und Wasserströmungen in verschiedenen Ingenieursdisziplinen. CFD wird verwendet, um das Verhalten von Fluiden in komplexen Systemen wie Fahrzeugen, Gebäuden oder Turbinen vorherzusagen. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Computerwissenschaft und Ingenieurwissenschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Computerwissenschaft sind die Entwicklung von Algorithmen für geometrische Probleme, wie z.B. Kollisionserkennung in Computerspielen oder Bildverarbeitung. In der Ingenieurwissenschaft wird Computational Geometry verwendet, um komplexe Strukturen zu modellieren, z.B. in der Architektur oder im Maschinenbau. Außerdem wird es eingesetzt, um Optimierungsprobleme zu lösen, wie z.B. die effiziente Platzierung von Sensoren in einem Netzwerk. **
Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik und Ingenieurwissenschaften?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik sind die Entwicklung von Algorithmen für geometrische Probleme wie Kollisionserkennung in Computerspielen, Bildverarbeitung und Robotik. In den Ingenieurwissenschaften wird Computational Geometry verwendet, um komplexe Strukturen zu modellieren, Simulationen durchzuführen und optimale Designs zu erstellen. Darüber hinaus spielt Computational Geometry eine wichtige Rolle bei der Analyse von Daten in Bereichen wie Geoinformatik und Computergrafik. **
Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD) in der Ingenieurwissenschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD) in der Ingenieurwissenschaft sind die Strömungssimulation und -analyse in verschiedenen Industriezweigen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilbau und Energieerzeugung. CFD wird auch zur Optimierung von Produktdesigns, zur Vorhersage von Strömungsverhalten und zur Verbesserung der Effizienz von Strömungsprozessen eingesetzt. Darüber hinaus ermöglicht CFD die Untersuchung von komplexen Strömungsvorgängen, die experimentell schwer zu erfassen sind. **
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Computational Physics, Fachbücher von Philipp O.J. SchererDas Fachbuch "Computational Physics" von Philipp O.J. Scherer bietet eine umfassende Einführung in grundlegende numerische Methoden und deren Anwendung auf eine Vielzahl physikalischer Modelle. Es behandelt sowohl klassische als auch moderne Algorithmen und bietet einen detaillierten Vergleich wichtiger Methoden zur Lösung partieller Differentialgleichungen sowie zur Berechnung von Bewegungsgleichungen. Die erste Hälfte des Buches konzentriert sich auf die grundlegenden numerischen Methoden, während die zweite Hälfte sich mit der Simulation klassischer und quantenmechanischer Systeme befasst. Durch einfache, aber nicht triviale Beispiele aus verschiedenen physikalischen Themen erhalten die Leser wertvolle Einblicke in die numerische Behandlung und die simulierten Probleme. Das Buch ist so gestaltet, dass es auch für Leser ohne Programmierkenntnisse zugänglich ist, und bietet zahlreiche Computerexperimente sowie Übungen in Applets zur Vertiefung des Lernstoffs. Die dritte Auflage enthält aktualisierte Informationen zu Monte-Carlo-Methoden und zur Zufallszahlengenerierung, die auf den neuesten Entwicklungen basieren.55,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Landau, Rubin H.: Computational PhysicsComputational Physics , The classic in the field for more than 25 years, now with increased emphasis on data science and new chapters on quantum computing, machine learning (AI), and general relativity Computational physics combines physics, applied mathematics, and computer science in a cutting-edge multidisciplinary approach to solving realistic physical problems. It has become integral to modern physics research because of its capacity to bridge the gap between mathematical theory and real-world system behavior. Computational Physics provides the reader with the essential knowledge to understand computational tools and mathematical methods well enough to be successful. Its philosophy is rooted in "learning by doing", assisted by many sample programs in the popular Python programming language. The first third of the book lays the fundamentals of scientific computing, including programming basics, stable algorithms for differentiation and integration, and matrix computing. The latter two-thirds of the textbook cover more advanced topics such linear and nonlinear differential equations, chaos and fractals, Fourier analysis, nonlinear dynamics, and finite difference and finite elements methods. A particular focus in on the applications of these methods for solving realistic physical problems. Readers of the fourth edition of Computational Physics will also find: An exceptionally broad range of topics, from simple matrix manipulations to intricate computations in nonlinear dynamics A whole suite of supplementary material: Python programs, Jupyter notebooks and videos Computational Physics is ideal for students in physics, engineering, materials science, and any subjects drawing on applied physics. , Tieferlegungsfedern > Sportfederung , Auflage: 4. Auflage, Erscheinungsjahr: 20240417, Produktform: Kartoniert, Autoren: Landau, Rubin H.~Páez, Manuel J.~Bordeianu, Cristian C., Auflage: 24004, Auflage/Ausgabe: 4. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: 300 schwarz-weiße Abbildungen, Themenüberschrift: SCIENCE / Physics / Mathematical & Computational, Keyword: Artificial Intelligence; Chemie; Chemistry; Computational Chemistry & Molecular Modeling; Computational Chemistry u. Molecular Modeling; Computer Science; Informatik; Künstliche Intelligenz; Mathematical & Computational Physics; Mathematische Physik; Physics; Physik; Python (Programmiersprache); Rechnerunterstützung; Statistik, Fachschema: Physik / Mathematik, Fachkategorie: Künstliche Intelligenz (KI), Warengruppe: HC/Physik/Astronomie/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 244, Breite: 172, Höhe: 33, Gewicht: 1120, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,99,05 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was bedeuten Abstraktion und Automatisierung im Computational Thinking?
Abstraktion im Computational Thinking bezieht sich auf die Fähigkeit, komplexe Probleme zu vereinfachen, indem irrelevante Details ausgeblendet werden und nur die relevanten Informationen betrachtet werden. Automatisierung bezieht sich auf die Fähigkeit, wiederkehrende Aufgaben oder Prozesse zu automatisieren, indem Algorithmen oder Programme entwickelt werden, die diese Aufgaben effizient und fehlerfrei ausführen können. Beide Konzepte sind grundlegende Prinzipien des Computational Thinking und ermöglichen es, komplexe Probleme effektiv zu lösen. **
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Was ist der Unterschied zwischen Computational Science und Informatik?
Computational Science bezieht sich auf die Anwendung von Computermodellen und -simulationen zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme. Es umfasst verschiedene Disziplinen wie Mathematik, Physik, Biologie und Chemie. Informatik hingegen befasst sich mit der Entwicklung von Software, der Gestaltung von Algorithmen und der Verarbeitung von Informationen. Es ist eine eigenständige Disziplin, die sich mit der Theorie und Praxis der Informationsverarbeitung befasst. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik sind die Lösung geometrischer Probleme wie Schnittpunkte von Linien oder Flächen, Berechnung von Abständen und Flächeninhalten sowie die Konstruktion von Voronoi-Diagrammen und Delaunay-Triangulationen. Diese Techniken werden in verschiedenen Bereichen wie Computergrafik, Robotik, Geoinformatik und CAD-Software eingesetzt, um komplexe geometrische Probleme effizient zu lösen. Computational Geometry spielt auch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen für geometrische Optimierungsprobleme und bei der Modellierung von dreidimensionalen Objekten in der virtuellen Realität. **
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Computational Thinking, Fachbücher von Hideyuki Nakashima, Keiji HirataDas Fachbuch "Computational Thinking" bietet eine umfassende Einführung in das Konzept des computergestützten Denkens, das als "Denken wie ein Informatiker" definiert wird. Im ersten Kapitel werden die Ursprünge der Informatik und deren einzigartige Perspektive im Vergleich zu anderen Disziplinen wie Physik und Mathematik erläutert. Zudem wird die Beziehung zur Programmierung, zu Deep Learning und generativer KI thematisiert. Das zweite Kapitel beleuchtet die praktischen Vorteile der Anwendung von computergestütztem Denken im Alltag und führt in grundlegende Konzepte wie Abstraktion, Modellierung und Virtualisierung ein. Im dritten Kapitel wird das Konzept der Metaebene und die Idee der Selbstreferenz behandelt. Das vierte Kapitel zeigt, wie computergestütztes Denken in alltäglichen Aktivitäten, wie dem Kochen, angewendet werden kann. Abschliessend präsentiert das fünfte Kapitel Erkenntnisse aus der Perspektive eines kognitiven Wissenschaftlers, der keine Vorkenntnisse in der Informatik hat. Dieses Buch richtet sich an alle, die sich für computergestütztes Denken interessieren, unabhängig von ihrem Vorwissen.40,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Schnuppertauchen auf einer TauchbasisSCHNUPPERTAUCHEN AM STECHLINSEE ------------------------- STARTE DEIN TAUCHABENTEUER AUF DER TAUCHBASIS STECHLIN Starte Dein Tauch Abenteuer! Beim Schnuppertauchen erhältst Du erste Eindrücke von der Unterwasserwelt und machst das Tauchen vielleicht zu Deinem neuen Hobby. Damit Du Deinen ersten Tauchgang in vollen Zügen und ohne Stress genießen kannst, benötigst Du einen professionellen Partner an Deiner Seite - dafür ist das Team von ATLANTIS Berlin für Dich da. Wir begleiten dich unter Wasser und stellen Dir das nötige Equipment zur Verfügung. Unsere Dive Professionals sind an Deiner Seite und begleiten dich bei deinem ersten Unterwasserausflug. ALLE INFORMATIONEN IM ÜBERBLICK ------------------------- WO FINDET DER TAUCHKURS STATT? Tauchbasis Stechlin Fischerweg 2 16775 Stechlin OT Neuglobsow Atlantis Tauchbasis Ruhlesee Biesenthaler Chaussee 14 16348 Marienwerder OT Ruhlsdorf Atlantis Tauchbasis Thomsdorf Dorfstraße 17a 17268 Thomsdorf TERMINE - nach Absprache VORAUSSETZUNGEN - Mindestalter 10 Jahre (Minderjährige benötigen eine schriftliche Einverständniserklärung der Eltern/Erziehungsberechtigten) - allgemeine Schwimmfähigkeit - körperliches Wohlbefinden - ausgefüllter medizinischer Fragebogen (Du kannst den Fragebogen im Shop ausfüllen oder direkt ausgefüllt mitbringen pdf download) Datenschutzerklärung download ENTHALTENE LEISTUNGEN - Dauer ca. 2 Stunden - Theorie-Einweisung - begleiteter Schnuppertauchgang im Stechlinsee - inklusive kompletter Leihausrüstung - Nachbesprechung - Urkunde WIE BEREITE ICH MICH AUF DEN KURS VOR? Registriere Dich bei SSI unter folgendem Link: https://my.divessi.com/register Dort kannst Du Dein persönliches Profil erstellen und wir schalten Deine digitalen Lehrmaterialien frei. AUSBILDUNGEN NACH DEM KURS Im Anschluss beraten wir Dich gern über die Möglichkeit Deine Tauchausbildung zu starten. Beim Start einer Tauchausbildung innerhalb von 6 Monaten rechnen wir Dir die Kosten Deines Schuppertauchens zu 50% an. WAS SOLL ICH MITBRINGEN? - Badebekleidung - Handtuch - Badeschuhe ABC Ausrüstung und alles rund um den Tauchsport bekommst du in unseren ATLANTIS STORES oder im ATLANTIS ONLINESHOP. PREIS 69,00 Euro / pro Person 59,00 Euro / pro Person (ab 2 Personen)89,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Computational Political Communication, Sachbücher von Andreas Jungherr, Yannis TheocharisDas Buch "Computational Political Communication" bietet eine umfassende Analyse der politischen Kommunikationsprozesse in der heutigen komplexen Informationslandschaft. Es beleuchtet die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der Anwendung von Computational Communication Science (CCS) ergeben, um zentrale Fragen der politischen Kommunikation zu adressieren. Die Herausgeber präsentieren methodische Innovationen und diskutieren die theoretischen, praktischen und institutionellen Herausforderungen, die in diesem Bereich bestehen. Die Themen reichen von Clickbaiting und Propaganda bis hin zu politischer Polarisierung und Medienframing. Durch die Fokussierung auf datengestützte Ansätze wird ein tieferes Verständnis für die Dynamiken der politischen Kommunikation ermöglicht, wobei die Bedeutung von Datenanforderungen, digitaler Signalsemantik und der Rolle von Infrastrukturen und akademischen Institutionen hervorgehoben wird. Die einzelnen Kapitel bieten Einblicke in die Anwendung von CCS auf verschiedene Themen und zeigen, wie diese Methoden zur Analyse von politischen und affektiven Polarisierungen sowie zur Medienberichterstattung über öffentliche Politiken eingesetzt werden können.75,10 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD)?
Die grundlegenden Prinzipien von CFD beinhalten die numerische Lösung von Navier-Stokes-Gleichungen zur Beschreibung von Strömungen. Anwendungen von CFD umfassen die Analyse von Luft- und Wasserströmungen in verschiedenen Ingenieursdisziplinen. CFD wird verwendet, um das Verhalten von Fluiden in komplexen Systemen wie Fahrzeugen, Gebäuden oder Turbinen vorherzusagen. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Computerwissenschaft und Ingenieurwissenschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Computerwissenschaft sind die Entwicklung von Algorithmen für geometrische Probleme, wie z.B. Kollisionserkennung in Computerspielen oder Bildverarbeitung. In der Ingenieurwissenschaft wird Computational Geometry verwendet, um komplexe Strukturen zu modellieren, z.B. in der Architektur oder im Maschinenbau. Außerdem wird es eingesetzt, um Optimierungsprobleme zu lösen, wie z.B. die effiziente Platzierung von Sensoren in einem Netzwerk. **
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Die wichtigsten Anwendungen von Computational Geometry in der Informatik sind die Entwicklung von Algorithmen für geometrische Probleme wie Kollisionserkennung in Computerspielen, Bildverarbeitung und Robotik. In den Ingenieurwissenschaften wird Computational Geometry verwendet, um komplexe Strukturen zu modellieren, Simulationen durchzuführen und optimale Designs zu erstellen. Darüber hinaus spielt Computational Geometry eine wichtige Rolle bei der Analyse von Daten in Bereichen wie Geoinformatik und Computergrafik. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD) in der Ingenieurwissenschaft?
Die wichtigsten Anwendungen von Computational Fluid Dynamics (CFD) in der Ingenieurwissenschaft sind die Strömungssimulation und -analyse in verschiedenen Industriezweigen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilbau und Energieerzeugung. CFD wird auch zur Optimierung von Produktdesigns, zur Vorhersage von Strömungsverhalten und zur Verbesserung der Effizienz von Strömungsprozessen eingesetzt. Darüber hinaus ermöglicht CFD die Untersuchung von komplexen Strömungsvorgängen, die experimentell schwer zu erfassen sind. **
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