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Text: Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext

Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext

Der Text erklärt, wie man im Rahmen des Modells der vollständigen Handlung in der Ausbildung eine generative Künstlichen Intelligenz nutzen kann. Bei

Video: A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)

A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)

Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Video: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei

Video: ML explained – Was ist Data Engineering? (2/2)

ML explained – Was ist Data Engineering? (2/2)

Daten sind das neue Gold, aber um sie wirklich wertvoll zu machen, müssen sie gesucht, gereinigt und korrekt abgebaut werden. Hier kommt das Data

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (Aufgabe 2)

Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Kurs: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)

In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.

Video: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.

Video: A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)

A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)

Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Video: Dr. med. KI – KI in der Neurobildgebung: Fabian Eitel

Dr. med. KI – KI in der Neurobildgebung: Fabian Eitel

Zusammen mit der Charité Berlin bietet der KI-Campus unter dem Namen „Dr. med. KI“ Online-Kurse und Podcasts zur Verbindung von Künstlicher

Video: ML explained – Was sind MLOps? (1/3)

ML explained – Was sind MLOps? (1/3)

In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten

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