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Rahmenlehrpläne

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der...

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der...

Kurs: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)

KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende...

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 2)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interaktion mit KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 1)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interaktion mit KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)

In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video-...

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video...

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das...

Video: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

In diesem Video stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten bis hin zur...

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