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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretable Machine Learning" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiele aus der Praxis" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiele aus der Praxis" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Material "Geschichte generativer KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
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 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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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation...
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Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen" aus Woche 14.
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Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rezeption und Umgang von generativer KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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