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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
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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
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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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
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)
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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
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)
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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
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
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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
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
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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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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Video: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video-Transkript lernst
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video lernst du, wie
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
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