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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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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”.
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BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung
Foliensammlung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Unterrichtsbaustein
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BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung
Handreichung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Handreichung
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Experimente im Zeitalter von KI
Experimentieren, aber digitalgestützt! In den Naturwissenschaften gibt es viele spannende Fragen und komplexe Zusammenhänge. Experimente helfen
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Geschützte Trainingsdaten" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Geschützte Trainingsdaten" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)
Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Video
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
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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
Präsentation
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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein
Video
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen
Video
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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