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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
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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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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
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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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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
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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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Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (MP4)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (MP4)
In dem Interview mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendungsmöglichkeiten von Textverarbeitungsmethoden in den Geisteswissenschaften.
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Video: Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (MP4)
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Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (MP4)
In diesem Video lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden werden muss
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Kurs: Woche 2 | Ethik | Verantwortung (PDF)
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Woche 2 | Ethik | Verantwortung (PDF)
Wenn KI-Systeme Fehler machen, dann stellt sich schnell die Frage nach Verantwortung. Darauf folgen dann oft Fragen wie „Kann eine KI überhaupt
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Video: Woche 3 | Daten | Datenqualität (MP4)
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Woche 3 | Daten | Datenqualität (MP4)
In diesem Video wird dir die Wichtigkeit der Datenqualität verdeutlicht. Du lernst, welchen Zusammenhang es zwischen der Qualität deiner
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Kurs: Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Kurs: Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)
Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer
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Video: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)
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Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)
In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit
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Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 5)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.
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Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 4)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.
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Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 3)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.
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Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 2)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.
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Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 1)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.
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Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)
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Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)
In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
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Audio: AzubiView Podcast Folge 20: Zimmerer/Zimmerin
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AzubiView Podcast Folge 20: Zimmerer/Zimmerin
In dieser Folge des AzubiView-Podcasts des BIBB: Zimmerinnen und Zimmerer spielen eine unverzichtbare Rolle in der Bauwirtschaft. Sie verbinden
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