BOOKS - HUMANITIES - E-learning как сделать электронное обучение понятным, качественн...
E-learning как сделать электронное обучение понятным, качественным и доступным - Майкл Аллен 2020 PDF Альпина BOOKS HUMANITIES
ECO~22 kg CO²

3 TON

Views
4647

Telegram
 
E-learning как сделать электронное обучение понятным, качественным и доступным
Author: Майкл Аллен
Year: 2020
Format: PDF
File size: 19 MB
Language: RU



Pay with Telegram STARS
''

You may also be interested in:

Python AI Programming Navigating fundamentals of ML, Deep Learning, NLP, and reinforcement learning in practice
Building Intelligent Systems Using Machine Learning and Deep Learning Security, Applications and Its Challenges
Правила для революционеров. Создавай как бог, управляй как король, работай как раб
Думай как ребенок, поступай как взрослый. Как научиться понимать своего ребенка
Глубокое обучение и игра в го
Обучение рукопашному бою
Обучение рукопашному бою
PHP обучение на примерах
Грокаем глубокое обучение
Сетевые сообщества и обучение
Обучение детей плаванию
Обучение без торможения
Python и машинное обучение
Обучение и тренировка дзюдоистов
Обучение и тренировка пловца
Введение в глубокое обучение
Обучение двигательным действиям
Обучение попугаев разговору
Грокаем глубокое обучение
Глубокое обучение и игра в го
Обучение с увлечением. Выпуск 4
Мозг. Обучение. Здоровье "
Быстрое обучение чтению
Машинное обучение и TensorFlow
Обучение и тренировка боксеров
Грокаем глубокое обучение
Глубокое обучение на Python
Симуляционное обучение в медицине
Машинное обучение и безопасность
Machine Learning: Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples (English Edition)
Machine Learning with Python A Comprehensive Guide To Algorithms, Deep Learning Techniques, And Practical Applications
Transformative Learning through Creative Life Writing: Exploring the self in the learning process by Celia Hunt (2013-08-18)
Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Leveraging the ePortfolio for Integrative Learning: A Faculty Guide to Classroom Practices for Transforming Student Learning
Statistical Reinforcement Learning Modern Machine Learning Approaches
Machine Learning and Deep Learning in Neuroimaging Data Analysis
Design for Learning: User Experience in Online Teaching and Learning
Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing