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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation

Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 3)

Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltigkeit" aus Woche 4.

Interaktion: Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 2)

Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltigkeit" aus Woche 4.

Interaktion: Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 1)

Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltigkeit" aus Woche 4.

Video: G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders (Video)

G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders (Video)

Das Video „G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders“ führt den Begriff der Stakeholder im Kontext von Software

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das

Video: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)

Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)

In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann

Interaktion: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 6)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 6)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Statistische Konzepte" aus Woche 4.

Interaktion: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 5)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Statistische Konzepte" aus Woche 4.

Interaktion: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 4)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Statistische Konzepte" aus Woche 4.

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