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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.
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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.
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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.
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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.
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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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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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (PDF)
In diesem Video-Transkript lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (PDF)
Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an
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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
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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
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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
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Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)
In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen
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Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)
In diesem Video geht es um die rechtlichen Grundlagen der für den KI-Einsatz relevanten Diskriminierungsverbote. Außerdem beschäftigen wir uns erneut
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Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen
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Generative Modelle | 06 | Gedächtnis und Sprachmodelle (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Gedächtnis und Sprachmodelle" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vertrauensfaktoren" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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