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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten
Video
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-
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Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Textvorverarbeitung" aus Woche 2.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)
In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (MP4)
In diesem Video schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein Gradient ist und
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Woche 10 | Anwendungsbeispiele | Know Your Data und TensorFlow Playground (MP4)
In diesem Video lernst du die beiden Websites Know Your Data und TensorFlow Playground kennen. Mit Know Your Data kannst du eine Vielzahl an typischen
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu machen.
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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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