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Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum Klassifizieren

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

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

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)

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

Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video-Transkript befassen

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)

Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video befassen wir uns damit

Video: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)

In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

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

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)

Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)

Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video bekommst du die Antwort

Interaktion: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Vorverarbeitung von strukturierten Daten" aus Woche 3.

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