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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (MP4)
Herzlich Willkommen! Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir uns in diesem Video an, wo und von wem die Nachhaltigkeit einer KI mitgestaltet und
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (PDF)
Herzlich Willkommen! Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir an, wo und von wem die Nachhaltigkeit einer KI mitgestaltet und entschieden werden
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Effektives Prompting in der Ausbildung - Prompting-Techniken für den Einsatz von KI
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann Lehrkräfte in der beruflichen Bildung in vielerlei Hinsicht unterstützen. Eine der
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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ML explained – Was sind MLOps? (3/3)
In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (PDF)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video-Transkript beschäftigen
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