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Berufliches Schulzentrum für Technik I Industrieschule

Park der Opfer des Faschismus 1
09111 Chemnitz
Sonstiges: F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
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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
Video: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
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Kurs
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it.schule stuttgart Gewerbliche und Kaufmännische Schule für Informationstechnik (Hauptstelle)

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Video: Bildung in der digitalen Welt - Was heißt das für den Fachunterricht?
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Eröffnungsvortrag auf der 3. MINTdigital Lehrertagung 2018. Bereits zum dritten Mal lädt die Joachim Herz Stiftung zur MINT digital Lehrertagung ein
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Bild: Lösbare und unlösbare Verbindungen H5P Bildbeispiel 2
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Lösbare und unlösbare Verbindungen H5P Bildbeispiel 2
Dieses H5P Image Hotspot zeigt die Metallkonstruktionen einer Miniatur-Lagerhalle. Klickt man auf die Image Hotspots, erscheint eine Großaufnahme der
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Logo der republica ´26 unter dem Motto Never gonna give you up
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re:publica 26: Never gonna give you up
Das Festival für die digitale Gesellschaft steht in diesem Jahr unter dem Motto „Never gonna give you up“.
18.05.2026 - 20.05.2026
Berlin
Das ist das Logo der Akademie der Kulturellen Bildung.
Veranstaltungen
Netzwerktreffen Baukulturelle Bildung
Das jährliche Netzwerktreffen Baukulturelle Bildung bringt Akteurinnen und Akteure der Disziplin und Interessierte aus anderen Bereichen zusammen. Das
16.11.2026 - 17.11.2026
Remscheid
Bild: Lösbare und unlösbare Verbindungen H5P Bildbeispiel 1
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Lösbare und unlösbare Verbindungen H5P Bildbeispiel 1
Dieses H5P Image Hotspot zeigt eine Wendeltreppe aus Metall, bei der mehrere Metallkonstruktionen unterschiedlich miteinander verbunden sind. Dazu
Bild
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
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Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
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