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Video: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (MP4)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (MP4)

Im Laufe der Zeit haben sich beim Prompten gewisse Strategien entwickelt, um möglichst schnell das erwartete Ergebnis zu bekommen. Dabei sei darauf

Kurs: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (PDF)

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

Im Laufe der Zeit haben sich beim Prompten gewisse Strategien entwickelt, um möglichst schnell das erwartete Ergebnis zu bekommen. Dabei sei darauf

Kurs: Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (PDF)

Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit den ethischen und rechtlichen Herausforderungen von generativen Modellen. Wir zeigen dir einen

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)

Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

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Interaktion: KI im Geschichtsunterricht – Interview mit Hindenburg

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Diese Interaktion befasst sich in mehreren Lückentexten mit KI im Geschichtsunterricht. Diese Lücken sollen mit den entsprechenden Begriffen befüllt

Unterrichtsbaustein: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 2: Bilderkennung (ZIP)

KI programmieren im Informatikunterricht Teil 2: Bilderkennung (ZIP)

Die ZIP-Datei enthält die Aufgabenbeschreibung, ein Python-Programm zur Bildklassfizierung und Blumenfotos als Lerndaten. In dieser Lernaufgabe lernen

Unterrichtsbaustein

Ländermaterial

Unterrichtsbaustein: Beispiele für KI-generierte Bilder

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Eine Anwendung von KI sind generative Large Language Models (LLMs) wie Google Gemini und ChatGPT. Der Begriff generativ bezieht sich auf alle KI-Tools

Unterrichtsbaustein

Video: C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)

C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)

Das Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklärt die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen für den Fall

Webseite: Promptkatalog berufliche Bildung

Promptkatalog berufliche Bildung

Der Umgang mit generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere mit großen Sprachmodellen (LLMs), spielt bereits heute eine bedeutende Rolle in der

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (MP4)

Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)

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

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

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

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

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (MP4)

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Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)

Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer

Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN

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Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

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Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur

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