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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 5)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 4)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 3)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 2)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
Interaktion
Interaktion: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 1)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Bäume und Wälder" aus Woche 8.
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Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Video: A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
Video
Text: Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext
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Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext
Der Text erklärt, wie man im Rahmen des Modells der vollständigen Handlung in der Ausbildung eine generative Künstlichen Intelligenz nutzen kann. Bei
Text
Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
Video
Video: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (MP4)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (MP4)
In diesem Video stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree (Entscheidungsbaum) und
Video
Arbeitsblatt: A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
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A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine
Arbeitsblatt
Video: A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)
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A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)
Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums
Video
Kurs: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (PDF)
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree
Kurs
Video: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
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