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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den
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Projektziele - Arbeitsblatt
Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
Kurs
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Digitale Aufgaben effektiv zur Differenzierung einsetzen
Die Teilgruppensitzungen der Berufssprache Deutsch stellen eine Präsentation mit Erklärungen, Beispielen für sprachsensible Methoden und Prompts
Sonstiges
Ländermaterial
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5. KI und Roboter – geht uns die Arbeit aus? | Lernmaterial
Welche Bedeutung haben künstliche Intelligenz und Automatisierung für die Zukunft der Arbeit? Welches Potenzial bieten intelligente Maschinen? Welche
Arbeitsblatt
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
Interaktion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
Kurs
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (MP4)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video lernst du weitere Bausteine
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)
Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video-Transkript befassen
Kurs
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)
Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video befassen wir uns damit
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)
Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)
Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann
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