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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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(4/6) ChatGPT – kurz erklärt: Hype oder Revolution?
Alle reden über ChatGPT. Doch was ist das eigentlich? Und welchen Einfluss hat der KI-Chatbot auf unser Leben? Das erklärt Aljoscha Burchardt vom
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video lernst du, wie
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video-Transkript lernst
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ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)
Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised
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KI in der Medizin: Einsatzmöglichkeiten und Potenziale
Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin sind vielseitig. Durch Symptom-Checker-Apps kann Menschen mit
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
Kurs
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ML explained – Was ist Reinforcement Learning? (2/2)
In diesem Video geht es um Reinforcement Learning, eine fortschrittliche Methode des Maschinellen Lernens (ML), bei der ein Agent lernt, sich in einer
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Generative KI in 2 Minuten erklärt
Dieses vom KI-Campus produzierte Video beschäftigt sich mit folgenden Fragen: Wie funktioniert der Trainingsprozess von KI-Systemen? Was gibt es dabei
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Weitere Verfahren des maschinellen Lernens
Obwohl wir uns schon einige Verfahren des maschinellen Lernens angesehen haben, ist die Liste natürlich nicht vollständig. So gibt es noch weitere
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (PDF)
Die medizinischen Datenverarbeitungssysteme werden fast ausschließlich auf Patientendaten trainiert. In dem folgenden Video-Transkript sprechen wir
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (MP4)
Die medizinischen Datenverarbeitungssysteme werden fast ausschließlich auf Patientendaten trainiert. In dem folgenden Video sprechen wir über die
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