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Video: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (2) (MP4)

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In diesem Video beschäftigst du dich weiterhin mit n-dimensionalen Arrays, genannt ndarrays.

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (2) (PDF)

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In diesem Video-Transkript beschäftigst du dich weiterhin mit n-dimensionalen Arrays, genannt ndarrays.

Kurs: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (MP4)

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Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer

Video: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (MP4)

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

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation

Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (MP4)

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In dem Interview mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendungsmöglichkeiten von Textverarbeitungsmethoden in den Geisteswissenschaften.

Video: Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (MP4)

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In diesem Video lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden werden muss

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In diesem Video wird dir die Wichtigkeit der Datenqualität verdeutlicht. Du lernst, welchen Zusammenhang es zwischen der Qualität deiner

Kurs: Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

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In diesem Video-Transkript werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenbeschreibung (PDF)

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Bisher haben wir uns eher theoretisch und mit einem fiktiven Datensatz der Thematik Prognosemodelle, den Verfahren, auf denen sie beruhen und ihrer

Video: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)

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In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit

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