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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

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

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

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

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”.

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

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

Unterrichtsplanung: Lehrkräftefortbildung zum Einsatz von Social Virtual Reality als Kommunikationsmedium im schulischen Berufsalltag

Lehrkräftefortbildung zum Einsatz von Social Virtual Reality als Kommunikationsmedium im schulischen Berufsalltag

In naher Zukunft werden Schulen in Bezug auf Kommunikation und Zusammenarbeit möglicherweise nicht mehr an physische Mauern gebunden sein. Lehrkräfte

Unterrichtsplanung

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

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