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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

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.

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)

Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen

Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz

KI-Zusatzqualifikation an Berufsschule in Ellwangen

Azubis in gewerblichen und kaufmännischen Berufen erhalten grundlegende Kenntnisse über die Funktionsweise von KI-Systemen.

HubbS-Redaktion

Interaktion: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling mit Clustering (2)" aus Woche 12.

Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich

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