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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.
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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.
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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.
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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 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 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg...
Video
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum...
Kurs
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche...
Kurs
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (MP4)
In diesem Video lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche Intelligenz...
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (MP4)
In diesem Video schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein Gradient ist und...
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (PDF)
In diesem Video-Transkript schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein...
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Im Fokus
Zukunftsthema: KI in der Aufstiegsfortbildung an Technikerschulen
Künstliche Intelligenz (KI) – für Technikerschulen in Bayern schon seit zwölf Jahren ein Thema
tema-Magazin BVT e.V., Verfasser: Karl Günter Rammoser
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