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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Computersehen für die Kunstgeschichte" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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ML explained – Was ist Supervised Learning? (3/3)
Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Entscheidungsunterstützende KI (MP4)
Wie im Eingangsvideo erläutert, konzentrieren wir uns im Folgenden hauptsächlich auf KI-gestützte Systeme, die uns Empfehlungen geben. Was man genau
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Entscheidungsunterstützende KI (PDF)
Wie im Eingangsvideo erläutert, konzentrieren wir uns im Folgenden hauptsächlich auf KI-gestützte Systeme, die uns Empfehlungen geben. Was man genau
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Generative Modelle | 05 | Urheberschaft bei generativen KI-Erzeugnissen (MP4)
Bei allen technischen Betrachtungen dürfen wir natürlich auch das deutsche Recht nicht vernachlässigen. In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit der
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Chatbots im sprachsensiblen Unterricht - Schema
Dieser Überblick gibt Schüler:innen Orientierung, wie Chatbots sinnvoll für das eigene Lernen genutzt werden können.
Veranschaulichung
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(1/3) Launchpad to Fundamental Questions on AI: What exactly is Data?
This video produced by the AI Campus addresses the following question: What exactly is Data? Data is information that is stored in both digital and
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (PDF)
In diesem Video-Transkript verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von
Kurs
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)
In diesem Video verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von Studienabbrüchen zu
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau des menschlichen visuellen Cortex" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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