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Video: Woche 3 | Daten | Datenqualität (MP4)

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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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In diesem Video-Transkript werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

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

Presentation: A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Folien zum Video)

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Die Folien zum Video „A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume“ erklären, inwiefern ein KI-Modell abstraktes Wissen darstellt

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”.

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

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 5)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 4)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Interaktion: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bildverarbeitung" aus Woche 13.

Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

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In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

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Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video lernst du, wie Neuronen innerhalb

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (PDF)

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Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video-Transkript lernst du, wie Neuronen

Interaktion: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)

Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Benachteiligung und blinde Flecken" aus Woche 5.

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