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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)
In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.
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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)
In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es um die Generierung von Medien mit Hilfe von KI. Wir schauen uns mögliche Anwendungsszenarien, aber auch Risiken und
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (MP4)
In diesem Video geht es um die Generierung von Medien mit Hilfe von KI. Wir schauen uns mögliche Anwendungsszenarien, aber auch Risiken und Grenzen
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Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)
In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
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Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren
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Künstliche Intelligenz verstehen und kompetent nutzen
Diese Veröffentlichung enthält Grundlagenwissen zur Funktionsweise und Anwendung von KI sowie praxisorientierte Methoden, die den Einsatz in der
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen
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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
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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
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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
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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”.
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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”.
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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.
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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.
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