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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Infografik: Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 7

Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 7

Unter dem Motto „Eine andere Digitalisierung ist möglich“, hat die Forschungsgruppe „Digitalisierung und sozial-ökologische Transformation“ in

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

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

Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

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

Video: Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)

Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft

Kurs: Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft

Azubi spricht mit KI

KI-Schulpreis 2025: Diese Schulen haben gewonnen

Wir stellen Ihnen die KI-Projekte der Gewinner und der nominierten Schulen vor.

HubbS-Redaktion

Junge Frau mit Tablet und Roboter

Herausforderungen bei der Integration generativer Künstlicher Intelligenz in die Berufsbildung

Eine häufige Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) im Unterricht korreliert laut subjektiver Einschätzung der Lernenden mit besserem

Tessa Consoli, Dominik Petko, Philipp Gonon, Alberto Cattaneo

Veranstaltungen

Methoden Happen – Methodenimpuls: Verzerrungen durch KI - bias in, bias out

Im Mittelpunkt steht eine einfach übertragbare Methode, mit der Teilnehmende selbst Bias in KI-Systemen provozieren und anschließend reflektieren

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