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A1-0 Spiel zum Einstieg: Bestellen Sie Eis! (Video)
Bei diesem Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen helfen die Auszubildenden der Einzelhandelskauffrau Yvonne am Eisstand an einer Tankstelle
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A1-1 Regression – Zahlen vorhersagen (Video)
Das Video zum Thema "Regression: Zahlen vorhersagen" erklärt, was man beim Maschinellen Lernen unter Regression versteht. Es nimmt Bezug auf das Spiel
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A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)
Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums
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A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)
Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
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B5-1 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren
Beim Arbeitsblatt „B5-1 Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren“ wird Caesars Verschiebverfahren genutzt, um Texte zu verschlüsseln
Arbeitsblatt
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B5-2 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle
Beim Arbeitsblatt „B5-2 Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle“ probiert man mithilfe des Jupyter Notebooks „Monoalphabetische
Arbeitsblatt
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B5-4 Zeichenkodierung: Wie speichert der Computer Zeichen? (Video)
Das Video „B5-4 Zeichenkodierung: Wie speichert der Computer Zeichen?“ erklärt, dass Zahlen und Zeichen im Computer im Binärsystem gespeichert und
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B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor (Video)
Das Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreibt Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird erklärt, was
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C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)
Das Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklärt an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist, und was die
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C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)
Das Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ erklärt den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen Clusterverfahren
Video
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C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung“ bespricht am Beispiel der sogenannten Silhouette, wie man die
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Video
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
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Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum
Das Arbeitsblatt „Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum“ erklärt, wie man ein Klassifikationsmodell, in
Arbeitsblatt
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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein
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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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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
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