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Interaktion: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Interaktion: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
Video
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
Kurs
Video: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und
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Kurs: Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (PDF)
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Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu
Kurs
Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 4)
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 3)
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 2)
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 1)
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Kurs: Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (PDF)
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Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigst du dich mit Listen in Python. Du lernst ihre Eigenschaften und ihren Aufbau kennen.
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Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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