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C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution“ erklärt an einem Beispiel mit Bilderkennung, wie zweidimensionale Filterkerne
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B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren (Video)
Das Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren“ zeigt, wie man Texte mit dem Vigenère-Verfahren verschlüsseln kann
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C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse (Video)
Das Video „C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse“ diskutiert die Principal Components Analysis (PCA
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay (Video)
Das Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklärt das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting bei
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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
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein
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A4 Anwendungen - Arbeitsblatt Beispielanwendungen
Das Arbeitsblatt „A4 Arbeitsblatt Beispielanwendungen“ eignet sich zur Analyse von einfachen KI-Beispielanwendungen. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
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B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)
Das Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigt sich mit dem Thema Datensicherheit. Wie zum Beispiel im Video „A1-2 Daten
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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