Ein interaktiver Lernpfad

Prozentrechnung.

Level 4 · Zahlen & Funktionen. Unterscheide Prozentsatz, Anteil und Grundwert. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Zahlen & Funktionen · Kapitel 1/10

Level 04 / 100

Prozentrechnung

0 / 20 gelöst

Die Idee

Unterscheide Prozentsatz, Anteil und Grundwert.

Anteil = Grundwert · Prozentsatz/100

Wichtig: 20 Prozent entsprechen 0.2, nicht 20.

Warum für AI? Zahlen, Skalierung und Funktionen sind die Sprache jeder Modellberechnung.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

53 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

1. 100 % sind alle 53 Datenpunkte.
2. Wandle 5 % in einen Anteil um: 5/100 = 0.05.
3. Multipliziere: 53 · 0.05 = 2.65. Ohne Rundung angeben.
Ergebnis: 2.65.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

Video herunterladen ↗

Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

53 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

Zahlen, Brüche und Ausdrücke sind erlaubt: 1/3, sqrt(2), ln(0.5), exp(1). Runde möglichst auf mindestens 6 Nachkommastellen; bei sehr kleinen Werten nutze die Exponentialschreibweise (z. B. 3e-5).

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  1. 53 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  2. 104 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  3. 155 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  4. 206 Datenpunkte: 5% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  5. 257 Datenpunkte: 10% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  6. 308 Datenpunkte: 10% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  7. 360 Datenpunkte: 10% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  8. 411 Datenpunkte: 10% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  9. 463 Datenpunkte: 15% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  10. 514 Datenpunkte: 15% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  11. 566 Datenpunkte: 15% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  12. 617 Datenpunkte: 15% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  13. 669 Datenpunkte: 20% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  14. 720 Datenpunkte: 20% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  15. 772 Datenpunkte: 20% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  16. 823 Datenpunkte: 20% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  17. 875 Datenpunkte: 25% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  18. 926 Datenpunkte: 25% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  19. 978 Datenpunkte: 25% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

  20. 1029 Datenpunkte: 25% werden reserviert. Wie viele Datenpunkte sind das rechnerisch (ohne Rundung auf ganze Punkte)?

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.