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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und
Video
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Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu
Kurs
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.
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Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigst du dich mit Listen in Python. Du lernst ihre Eigenschaften und ihren Aufbau kennen.
Kurs
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.
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G5-2 Testen von KI-Systemen: Teil 2 - Testprozedur. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G5-2 Testen von KI-Systemen: Teil 2 - Testprozedur“ erklären, wie Softwaretests geplant und durchgeführt werden. Es beschreibt
Präsentation
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Interview" aus Woche 14.
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Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Interview" aus Woche 14.
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