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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren...

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video...

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video-...

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation...

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation...

Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)

In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

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