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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Kurs: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)
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Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten
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Video: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem
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Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (PDF)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (PDF)
Mittlerweile hast du schon ein gutes Verständnis von unserem Vertrauen in KI-Systeme und auch einige Einflussfaktoren auf unser Vertrauen und unsere
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Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus
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Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
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Video: Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)
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Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)
Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen
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Kurs: KI und Nachhaltigkeit | 05 | Nachhaltige KI: Lebenszyklus (PDF)
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KI und Nachhaltigkeit | 05 | Nachhaltige KI: Lebenszyklus (PDF)
Herzlich willkommen zu unserem Video über die Nachhaltigkeit von KI-Systemen, ein Blick auf den Lebenszyklus einer KI. Wir haben uns im Video zum
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Video: KI und Nachhaltigkeit | 05 | Nachhaltige KI: Lebenszyklus (MP4)
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Herzlich willkommen zu unserem Video über die Nachhaltigkeit von KI-Systemen, ein Blick auf den Lebenszyklus einer KI. Wir haben uns im Video zum
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Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern
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Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
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Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (PDF)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (PDF)
Wir haben bisher viel über Vertrauen gesprochen: Was es im Kontext von KI-Systemen ist, wovon es beeinflusst werden kann und wie sich zu viel und zu
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Video: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (MP4)
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)
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In diesem Video beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum Klassifizieren
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Video: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind
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