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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)
In diesem Video starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und
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Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu ersetzen und zu
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (MP4)
Willkommen zu unserem heutigen Video, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von „Explainable AI“
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (PDF)
Willkommen zu unserem heutigen Video-Transkript, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von
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KI und Nachhaltigkeit | 07 | KI für Nachhaltigkeit (PDF)
Herzlich willkommen zu diesem Video-Transkript über die Nutzung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit, also zur Erreichung verschiedener
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KI und Nachhaltigkeit | 07 | KI für Nachhaltigkeit (MP4)
Herzlich willkommen zu diesem Video über die Nutzung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit, also zur Erreichung verschiedener Nachhaltigkeitsziele. Wie
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KI und Nachhaltigkeit | 07 | KI für Nachhaltigkeit (Aufgabe 1)
Herzlich willkommen zu diesem Video über die Nutzung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit, also zur Erreichung verschiedener Nachhaltigkeitsziele. Wie
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
In diesem Video geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man bei der
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Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI" aus Woche 1.
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Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI" aus Woche 1.
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Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI" aus Woche 1.
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