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Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)
In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (PDF)
Viele der dir nun bekannten Verfahren werden natürlich nicht nur für medizinische Fragestellungen angewendet. Gerade in den historischen Disziplinen
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (MP4)
Viele der dir nun bekannten Verfahren werden natürlich nicht nur für medizinische Fragestellungen angewendet. Gerade in den historischen Disziplinen
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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
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)
Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video erfährst du, was Clustering ist und wofür man es
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (PDF)
Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video-Transkript erfährst du, was Clustering ist und
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz" aus der Sektion “Explainable, Hybrid
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (MP4)
Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer
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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
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)
In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird
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News
Neue KI-Fachschulen in Bayern
Vierjähriger Schulversuch in der beruflichen Weiterbildung an vier Berufsschulzentren
HubbS-Redaktion
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.
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