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Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)

Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte

Video: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)

Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte

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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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)

Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik.

Video: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)

Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)

In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte

Video: Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (MP4)

Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (MP4)

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

Kartenausschnitt:

Berufsbildende Schulen Nienburg

Berliner Ring 45
31582 Nienburg

Kurs: KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (PDF)

KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (PDF)

Herzlich willkommen! In diesem Video-Transkript geben wir einen Exkurs in die Geschichte der Technologieangst. Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen

Video: KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (MP4)

KI und Ich | 05 | Geschichte der Technologieangst (MP4)

Herzlich willkommen! In diesem Video geben wir einen Exkurs in die Geschichte der Technologieangst. Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir uns

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

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

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