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Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Systemvertrauen (Aufgabe 2)
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Systemvertrauen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Systemvertrauen" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
Interaktion
Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Systemvertrauen (Aufgabe 1)
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Systemvertrauen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Systemvertrauen" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation
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Kurs: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)
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Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik.
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Kurs: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (PDF)
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (PDF)
In diesem Video-Transkript bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
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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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Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Kurs: Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 10 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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