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Video: A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Video)
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A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Video)
Das Video zum Thema „A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume“ erklärt, inwiefern ein KI-Modell abstraktes Wissen darstellt
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Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)
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Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)
In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür
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Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
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Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
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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
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
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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
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Video: G2-1 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 1 - Was ist Requirements Engineering? (Video)
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G2-1 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 1 - Was ist Requirements Engineering? (Video)
Das Video „G2-1 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 1 - Was ist Requirements Engineering?“ führt den Begriff Requirements Engineering ein
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver
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Kurs: Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
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Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl
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Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)
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Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
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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
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Video: G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation (Video)
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G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation (Video)
Das Video „G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation“ erklärt aufbauend auf dem Video „G2-2 Einführung in
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Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)
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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”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)
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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”.
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