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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)
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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”.
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Unterrichtsplanung: Zielanalyse - Lernfeld 5 - Printprodukte konzipieren, gestalten und realisieren - (PDF, barrierefrei)
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Zielanalyse - Lernfeld 5 - Printprodukte konzipieren, gestalten und realisieren - (PDF, barrierefrei)
Die Datei enthält eine Zielanalyse für das Lernfeld 5, 2. Ausbildungsjahr. Die Zielanalyse ist ein Instrument zur Übertragung der kompetenzbasierten
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
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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
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
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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
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
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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
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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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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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Webseite: Lernmodul: n2s Nomenklatur
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Lernmodul: n2s Nomenklatur
Lernmodul zu scheLM n2s (name 2 structure) Nomenklatur: Ein JAVA basierter Online-Trainer für Vokabeln in der chemischen Nomenklatur. Nach
Webseite
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
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Video: Aktiver Moorschutz – unterwegs im Trischelfilz
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Aktiver Moorschutz – unterwegs im Trischelfilz
Die Weilheimer Greensureance Stiftung hat ein tolles Projekt ins Leben gerufen: Die Renaturierung eines Hochmoors! Was es alles an Pflanzen und Tieren
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
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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
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
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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
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