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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
Sonstiges
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
Sonstiges
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (MP4)
Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video lernst du gute
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (PDF)
Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video-Transkript lernst du gute
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)
Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)
Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
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ML explained – Was ist Unsupervised Learning? (1/3)
Stell dir vor, du würdest in einem Raum lauter Gegenstände sortieren müssen, ohne zu wissen, nach welchem Schema. Das ist die Herausforderung beim
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ML explained – Was ist Unsupervised Learning? (3/3)
Stell dir vor, du würdest in einem Raum lauter Gegenstände sortieren müssen, ohne zu wissen, nach welchem Schema. Das ist die Herausforderung beim
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Beispielbilder zu Szenario 9: KI als Gefahr und KI als Chance
Die Datei enthält 15 mit einer KI erstellte Beispielbilder zu Szenario 9 für partizipativen KI-Einsatz, in dem es um die Auseinandersetzung mit KI als
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KI Workflow mit AIS.chat - Schema
Dieses Schema beschreibt, wie mithilfe der saarländischen Landes-KI AIS.chat Quizfragen in unterschiedlichen Formaten erstellt werden können. Diese
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)
Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)
Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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