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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

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

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (PDF)

Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video-Transkript lernst du, wie Neuronen

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video lernst du, wie Neuronen innerhalb

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)

Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video bekommst du die Antwort

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen

Video: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (MP4)

Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen werden. Im

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

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Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)

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Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)

Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit

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