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Sonstiges: F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance

F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance

Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Material "Geschichte generativer KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)

Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

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”.

Kurs: Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (PDF)

Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (PDF)

Der Herbst 2022 wird in die Geschichte der Künstlichen Intelligenz eingehen. Mit der Veröffentlichung der Anwendungen Chat-GPT und DALL-E der Firma

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

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: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

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

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)

Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann

Video: Dr. med. KI – KI in der Neurobildgebung: Fabian Eitel

Dr. med. KI – KI in der Neurobildgebung: Fabian Eitel

Zusammen mit der Charité Berlin bietet der KI-Campus unter dem Namen „Dr. med. KI“ Online-Kurse und Podcasts zur Verbindung von Künstlicher

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