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Kurs: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
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Interaktion: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)
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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.
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Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)
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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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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
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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
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
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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
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
Man könnte ja meinen, dass es dem Computer egal ist, ob man nun medizinische Bilder oder historische Akten analysiert. Dem Computer ist das auch egal
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Video: G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2 (Video)
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G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2 (Video)
Im Video „G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2“ geht es um die Bedeutung der User Experience beim Design von (grafischen)
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen
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Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)
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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
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem
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Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus
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Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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