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

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)

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”.

Kurs: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot

Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (MP4)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (MP4)

In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

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)

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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 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)

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

Video: Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 14 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 14 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten

Kurs: Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (MP4)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (MP4)

In diesem Video lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das vor allem

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das

Video: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)

In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird

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