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Rahmenlehrpläne

Kurs: Woche 2 | Programmierung | Variablen, Datentypen und Operationen in Jupyter Notebook (PDF)

Woche 2 | Programmierung | Variablen, Datentypen und Operationen in Jupyter Notebook (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du elementare Grundlagen von Variablen, Datentypen und Operationen in Python kennen. Dir wird gezeigt, wie du

Interaktion: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 4)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung" aus Woche 3.

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Interaktion: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 3)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung" aus Woche 3.

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Interaktion: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 2)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung" aus Woche 3.

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Interaktion: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 1)

Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung" aus Woche 3.

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Video: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (MP4)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (MP4)

In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 2)

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

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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 3)

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

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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (Aufgabe 1)

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

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Video: Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der sechsten

Video: Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der neunten

Video: G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System (Video)

G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System (Video)

Das Video „G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System“ führt als Beispielszenario für die Softwareentwicklung

Interaktion: Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 3)

Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenqualität" aus Woche 3.

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Interaktion: Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 2)

Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenqualität" aus Woche 3.

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Interaktion: Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 1)

Woche 3 | Daten | Datenqualität (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenqualität" aus Woche 3.

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Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)

In dem Interview mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendungsmöglichkeiten von Textverarbeitungsmethoden in den Geisteswissenschaften.

Kurs: Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (PDF)

Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 7 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Video: Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (MP4)

Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (MP4)

In diesem Video zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl auf der

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