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Feinentwurf, Umsetzung und Dokumentation eines Sitzplatzreservierungssystems für ein Kino
In der Lernsituation 11.3 erfolgt die Realisierung eines Kinosaal-Sitzplatzreservierungssystems basierend auf dem Pflichtenheft, den User-Stories und
Unterrichtsbaustein
Ländermaterial
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
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Future Skills-Selbstlernkurs: KI-Prompting
Im Lernmodul KI-Prompting erfahren Sie mehr über das KI-Prompting, einem Schlüssel-Skill in der modernen Künstlichen Intelligenz, der in vielfältigen
Kurs
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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
Video
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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
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
Video
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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
Video
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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
Video
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Präsentation
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G3-1 Software-Design und -Architektur: Teil 1 - Die Architektur von Software. Folien zum Video
In den Folien zum Video „G3-1 Software-Design und -Architektur: Teil 1 - Die Architektur von Software“ wird der Begriff Softwarearchitektur besprochen
Präsentation
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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
Arbeitsblatt
Mediathek
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
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video lernst du, wie
Video, Kurs
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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
Sonstiges
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video-Transkript lernst
Kurs, Text
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G3-3 Software-Design und -Architektur: Teil 3 - Software-Komposition. Folien zum Video
In den Folien zum Video „G3-3 Software-Design und -Architektur: Teil 3 - Software-Komposition“ geht es darum, wie Softwaresysteme strukturiert werden
Präsentation
Mediathek
G2-1 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 1 - Was ist Requirements Engineering? Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-1 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 1 - Was ist Requirements Engineering?“ führen den Begriff Requirements
Präsentation
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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
Video
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