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Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 7 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der...
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Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)
In diesem Video-Transkript beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised...
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Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der neunten...
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Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (MP4)
In diesem Video lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik.
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Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden...
Kurs
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Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (MP4)
In diesem Video zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl auf der...
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Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (MP4)
KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende...
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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...
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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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Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)
In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird...
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Einführung" aus Woche 14.
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Einführung" aus Woche 14.
Interaktion
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.
Interaktion
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.
Interaktion
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Missbrauch von KI - Deepfakes" aus Woche 8.
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Missbrauch von KI - Deepfakes" aus Woche 8.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)
Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können...
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