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Im Fokus
Zukunftsthema: KI in der Aufstiegsfortbildung an Technikerschulen
Künstliche Intelligenz (KI) – für Technikerschulen in Bayern schon seit zwölf Jahren ein Thema
tema-Magazin BVT e.V., Verfasser: Karl Günter Rammoser
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Einführung" aus Woche 14.
Interaktion, Kurs
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Einführung" aus Woche 14.
Interaktion, Kurs
Mediathek
C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitteln, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
Präsentation
Mediathek
C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen
Video
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die
Sonstiges
Mediathek
C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
Mediathek
A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Folien zum Video)
In den Folien zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle
Präsentation
Mediathek
C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
News
Der Einfluss von KI auf die Zukunft der Arbeit
Eine Studie lotet die Chancen und Gefahren von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung für den Arbeitsmarkt aus.
HubbS-Redaktion
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
Sonstiges
Mediathek
C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
Sonstiges
Mediathek
C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
Sonstiges
Mediathek
C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
Mediathek
B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
Sonstiges
Mediathek
C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
Sonstiges
Mediathek
C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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