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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
Sonstiges
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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
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A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Folien zum Video)
In den Folien zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle
Präsentation
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D3 Sort the Paragraphs: Interpretierbarkeit von Modellen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
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
Video
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
Das Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut
Video
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Präsentation
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Präsentation
Mediathek
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
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A2-3 Drag and Drop: Arten von nicht-überwachtem Lernen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“.
Lernspiel
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C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo? (Video)
Das Video „C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo?“ erläutert die Grundlage zur grafischen Darstellung von Daten: das Koordinatensystem. Das Video
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
Video
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Unfallverhütungsvorschrift - Kindertageseinrichtungen
Wie sollten Kindertageseinrichtungen baulich gestaltet sein? Was gilt es für verschiedene Räume, Aufenthaltsbereiche oder Außenspielflächen aus
Broschüre
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
Präsentation
Mediathek
C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
Video
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