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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
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Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
Arbeitsblatt
Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
Video
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Gewerbliche Schule Bad Mergentheim (Hauptstelle)

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97980 Bad Mergentheim
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Berufsschule
Friedrich-Albert-Lange-Berufskolleg Duisburg

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Video: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)
Das Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklärt, was man unter dem y-Achsenabschnitt
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Video: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
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Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
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Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
Präsentation
Video: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
Video
Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
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Video: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
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Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
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Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
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Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
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Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
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