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Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren

Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

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Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen

Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

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Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

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Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

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Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable

Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

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Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black

Kartenausschnitt:

Berufliches Schulzentrum Leonberg (Hauptstelle)

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Video: B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)

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Das Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigt sich mit dem Thema Datensicherheit. Wie zum Beispiel im Video „A1-2 Daten

Video: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)

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Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass

Video: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)

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Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen

Video: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)

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Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn

Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)

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Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)

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Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für

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Video: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)

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Video: Dipole und ihre Wechselwirkungen

Dipole und ihre Wechselwirkungen

Wiemke erklärt, was Dipole sind und wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Entdecke, warum Öl und Wasser sich partout nicht verstehen und wie das

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