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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum

Video: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg

Kurs: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum

Interaktion: Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.

Text: Informationen und Stundenkonzept für die Lehrkraft zum Thema "Deepfakes gegen Fakten?" (PDF)

Informationen und Stundenkonzept für die Lehrkraft zum Thema "Deepfakes gegen Fakten?" (PDF)

Sogenannte Deepfakes, die sich erst bei genauem Hinsehen als Fälschungen entpuppen, nutzen eine Art von Künstlicher Intelligenz, um Videoaufnahmen von

Text: Präsentation für den Unterricht zum Thema "Deepfakes gegen Fakten?" (PDF)

Präsentation für den Unterricht zum Thema "Deepfakes gegen Fakten?" (PDF)

Sogenannte Deepfakes, die sich erst bei genauem Hinsehen als Fälschungen entpuppen, nutzen eine Art von Künstlicher Intelligenz, um Videoaufnahmen von

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (MP4)

Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (PDF)

Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verzerrungen und Repräsentativität" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Techniken des Feature Engineerings" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)

Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)

Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video befassen wir

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (PDF)

Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video-Transkript befassen wir uns diesmal insbesondere mit der

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (MP4)

Du kennst nun den Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Video befassen wir uns diesmal insbesondere mit der Verlustfunktion, um

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