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Video: Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 10 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zehnten
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Kurs: Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 10 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
Kurs
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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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: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
Video
Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Sonstiges: F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
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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
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Interaktion: Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 1 (Aufgabe 2)
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Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 1 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Geschichte der KI 1" aus Woche 1.
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Interaktion: Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 1 (Aufgabe 1)
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Video: Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 2 (MP4)
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In diesem Video wird der Ursprung und die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz für dich noch einmal zusammengefasst.
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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
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