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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus
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Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten
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Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)
Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen
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Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)
In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Interview" aus Woche 14.
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Interview" aus Woche 14.
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Interview" aus Woche 14.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind
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Werkstatt nachgefragt: Real oder Fake?
Hand aufs Herz: Könnt ihr mit hundertprozentiger Sicherheit einen Deepfake von echtem Bildmaterial unterscheiden? Nein? So ähnlich geht es vermutlich
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen
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