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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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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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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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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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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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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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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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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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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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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
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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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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G3-2 Software-Design und -Architektur: Teil 2 - Software-Entwurf (Video)
Im Video „G3-2 Software-Design und -Architektur: Teil 2 - Software-Entwurf“ wird erklärt, dass beim Softwareentwurf ein abstraktes Modell des Systems
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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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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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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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
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