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Rahmenlehrpläne

Video: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Video: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

In diesem Video stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten bis hin zur

Kurs: Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (PDF)

Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (PDF)

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an

Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (MP4)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (MP4)

In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist

Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (PDF)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (PDF)

In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist

Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern

Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen

Interaktion: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling mit Clustering (2)" aus Woche 12.

Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich

Kartenausschnitt:

Staatl. Berufsschule I mit BFI Landshut

Luitpoldstraße 26
84034 Landshut

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Kartenausschnitt:

Staatl. Berufliches Schulzentrum Roth

Brentwoodstraße 41
91154 Roth

Video: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)

Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)

In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind

Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

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