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Video: Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)

Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)

Zum Abschluss des Themenblocks schauen wir noch einmal zurück auf die Frage vom Anfang. Du hast neben einem Blick in die Geschichte und hinter die

Kurs: Woche 1 | Programmierung | Einführung in die Programmierung (PDF)

Woche 1 | Programmierung | Einführung in die Programmierung (PDF)

In diesem Video-Transkript erfährst du, was genau wir eigentlich unter Programmierung verstehen. Du lernst, was ein Interpreter ist und welche Rolle

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)

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Video: Generative Modelle | 01 | Einführung und Orientierung (MP4)

Generative Modelle | 01 | Einführung und Orientierung (MP4)

Spätestens mit der Veröffentlichung von ChatGPT ist die generative Künstliche Intelligenz seit Ende 2022 vielen ein Begriff. Mittels dieser Anwendung

Kurs: Generative Modelle | 01 | Einführung und Orientierung (PDF)

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Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (MP4)

Willkommen zu unserem heutigen Video, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von „Explainable AI“

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)

In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)

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In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (PDF)

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Willkommen zu unserem heutigen Video-Transkript, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (MP4)

Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (PDF)

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Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (PDF)

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In diesem Interview werden wir das Thema „Die Interpretierbarkeit“ von KI-Modellen erkunden. Christoph Molnar ist ein angesehener Experte rund um

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (MP4)

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Video: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (MP4)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (MP4)

Mittlerweile hast du schon ein gutes Verständnis von unserem Vertrauen in KI-Systeme und auch einige Einflussfaktoren auf unser Vertrauen und unsere

Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (PDF)

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Mittlerweile hast du schon ein gutes Verständnis von unserem Vertrauen in KI-Systeme und auch einige Einflussfaktoren auf unser Vertrauen und unsere

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)

C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (Aufgabe 2)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Vertrauensfaktoren (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vertrauensfaktoren" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

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