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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)

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.

Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

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

Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

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

Bild: Projektziele - Arbeitsblatt

Projektziele - Arbeitsblatt

Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)

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

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (MP4)

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: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)

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

Text: 15 Fragen 15 Minuten - Infotext

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

Video: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)

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

Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

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

Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

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

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)

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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