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Video: C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)

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Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden

Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

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Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

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Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable

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Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und

Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

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Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen

Video: C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)

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Das Video zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklärt Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von Daten

Video: G2-5 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 5 - Anforderungsanalyse für KI-basierte Systeme (Video)

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Das Video „G2-5 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 5 - Anforderungsanalyse für KI-basierte Systeme“ vergleicht klassische

Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

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Video: A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)

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Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben

Video: A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)

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Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums

Video: G3-1 Software-Design und -Architektur: Teil 1 - Die Architektur von Software (Video)

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Im Video „G3-1 Software-Design und -Architektur: Teil 1 - Die Architektur von Software“ wird der Begriff Softwarearchitektur besprochen. Es wird

Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

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Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen

Video: G4-2 Software-Qualität: Teil 2 - Effizienz (Video)

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Das Video „G4-2 Software-Qualität: Teil 2 - Effizienz“ erklärt, wie man die Effizienz von Software messen kann und warum Effizienz wichtig ist. Das

Video: G3-3 Software-Design und -Architektur: Teil 3 - Software-Komposition (Video)

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Handreichung: Digital durchdacht: Ein Praxisguide für Personalisiertes Lernen in der Berufsschule

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Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien stellt einen Weg dar, um der zunehmenden Heterogenität in Lerngruppen in Berufsschulen und Betrieben

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

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