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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
Kurs
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
Interaktion
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
Interaktion
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
Interaktion
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
Interaktion
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
Video
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum
Kurs
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum Klassifizieren
Video
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video bekommst du die Antwort
Video
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem
Kurs
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen
Sonstiges
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Clustering vs. Klassifikation" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
Interaktion
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)
In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw
Video
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)
Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die
Kurs
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Einsatz künstlicher Intelligenz im Chemieunterricht
Innerhalb dieses Fortbildungsbausteins wird der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Chemieunterricht sowie zur Planung von Chemieunterricht
Entdeckendes Lernen
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EduEscape Games erstellen mit KI-Tools und Actionbound
In der Fortbildung „EduEscape Games erstellen mit KI-Tools und Actionbound“ lernen Lehrkräfte, wie sie Escape Games zur Förderung
Entdeckendes Lernen
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