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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Ethik und Recht (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Ethik und Recht (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ethik und Recht" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
Interaktion, Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
Video, Kurs
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
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Sonstiges: F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
Sonstiges
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
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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, Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)
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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, Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)
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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, Kurs
Text: Konzept für einen eintägigen Workshop: Barrierefreies Gaming | Medienpädagogik | docx
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Konzept für einen eintägigen Workshop: Barrierefreies Gaming | Medienpädagogik | docx
Dieser Vortrag war Teil des Projekts InclusiveGameLab, das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert wurde. Das
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
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Sonstiges: C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Unterrichtsplanung: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen
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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen
Digitale Systeme treffen Vorhersagen über Menschen, indem sie aus Daten Muster lernen. Am Beispiel von Entscheidungsbäumen lernen Schülerinnen und
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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Interaktion, Kurs
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