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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 4)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 3)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 2)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 1)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kartenausschnitt:

Theodor-Litt-Schule Gießen

Ringallee 62
35390 Gießen

Kartenausschnitt:

bib International College Campus Bergisch Gladbach

Hauptstraße 2
51465 Bergisch Gladbach

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: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)

Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)

Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten

Kartenausschnitt:

Berufskolleg der Bertelsmann AG Private Berufsschule Technik und Verwaltung

Carl-Bertelsmann-Straße 270
33335 Gütersloh

Kurs: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)

KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende

Video: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (MP4)

In diesem Video lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das vor allem

Video: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)

In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird

Interaktion: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (Aufgabe 3)

Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI-Ethik" aus Woche 1.

Interaktion: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (Aufgabe 2)

Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI-Ethik" aus Woche 1.

Interaktion: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (Aufgabe 1)

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

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die KI-Ethik" aus Woche 1.

Interaktion: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)

Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.

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