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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)
Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die „weiße“ KI" aus der Sektion “KI und Ich”.
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltige KI: Wirkungsebenen" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltige KI: Wirkungsebenen" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (PDF)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei
Kurs
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "ML-Nachhaltigkeitstools" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)
Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese
Kurs
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (MP4)
Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
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