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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus...
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus...
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (MP4)
Du kennst jetzt partionierende und hierarchische Clustering-Verfahren und auch einige Klassifikations-Verfahren wie z. B. das k-nearest neighbours...
Video
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)
Du kennst jetzt partionierende und hierarchische Clustering-Verfahren und auch einige Klassifikations-Verfahren wie z. B. das k-nearest neighbours...
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)
In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann...
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen...
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern...
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind...
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)
Um deine Daten besser kennenzulernen, solltest du auch ein Grundverständnis dafür mitbringen, welche Daten wie miteinander zusammenhängen. Die...
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (MP4)
Um deine Daten besser kennenzulernen, solltest du auch ein Grundverständnis dafür mitbringen, welche Daten wie miteinander zusammenhängen. Die...
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15 Fragen 15 Minuten - Infotext
Das Format "15 Fragen 15 Minuten" zielt auf die Stärkung des selbststänidgen und autonomen Lernens am Schüler:innenseite. Schüler:innen erhalten 15...
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Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie...
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)
In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw....
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Projektziele - Arbeitsblatt
Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
Interaktion
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Konsistente Daten" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein...
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