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C9-1 Single Choice: maschinelles Lernen im echten Leben. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Single-Choice-Quiz zum Thema maschinelles Lernen im echten Leben. Es gehört zum Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie...
Lernspiel
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G1-1 Einführung in das Software Engineering: Teil 1 - Was ist Software Engineering? Folien zum Video
Die Folien zum Video „G1-1 Einführung in das Software Engineering: Teil 1 - Was ist Software Engineering?“ erklären, was mit dem Begriff Software...
Präsentation
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A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume“ erklären, inwiefern ein KI-Modell abstraktes Wissen...
Präsentation
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklären, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben...
Präsentation
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G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders (Video)
Das Video „G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders“ führt den Begriff der Stakeholder im Kontext von Software...
Video
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G2-6 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 6 - Anforderungen an KI-basierte Systeme (Video)
Im Video „G2-6 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 6 - Anforderungen an KI-basierte Systeme“ werden die besonderen Anforderungen KI-...
Video
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C8-5 Drag the Words: RP, RN, FP, FN. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zu den Clusteranalyse-Begriffen richtig positiv, richtig negativ, falsch positiv und falsch negativ. Es...
Lernspiel
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G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1. Folien zum Video
Bei den Folien zum Video „G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1“ geht es um die Benutzbarkeit/Usability von Software und den Unterschied...
Präsentation
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen...
Sonstiges
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen...
Sonstiges
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B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor. Folien zum Video
Die Folien zum Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreiben Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird...
Präsentation
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten...
Sonstiges
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche...
Sonstiges
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G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation“ erklären aufbauend auf dem Video „G2-2...
Präsentation
Mediathek
G2-4 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 4 - Prozesse zur Anforderungserhebung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-4 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 4 - Prozesse zur Anforderungserhebung“ erklären, welche Prozesse zur...
Präsentation
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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklären, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken...
Präsentation
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C8-6 Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine
Ziel dieses Jupyter Notebooks zum Thema „Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine“ ist es, die Clusteranalyse an einem praktischen Beispiel...
Sonstiges
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklären das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Sie...
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