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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Veranschaulichung: Starterkit zur Promptformulierung - Handout

Starterkit zur Promptformulierung - Handout

Dieses Handout gibt einige Vorschläge für Promptformulierungen im Umgang mit AIS.chat.

Veranschaulichung

Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretable Machine Learning" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Kurs: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (PDF)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (PDF)

Im Laufe der Zeit haben sich beim Prompten gewisse Strategien entwickelt, um möglichst schnell das erwartete Ergebnis zu bekommen. Dabei sei darauf

Video: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (MP4)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (MP4)

Im Laufe der Zeit haben sich beim Prompten gewisse Strategien entwickelt, um möglichst schnell das erwartete Ergebnis zu bekommen. Dabei sei darauf

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)

In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung

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