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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein
Video
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
Das Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
Video
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt
Video
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Präsentation
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die
Präsentation
Mediathek
C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklären sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs)
Präsentation
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklären die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt
Präsentation
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)
Das Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklärt, was man unter dem y-Achsenabschnitt
Video
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C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)
Das Video zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklärt Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von Daten
Video
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)
Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie
Video
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)
Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Video
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
Video
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
Präsentation
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
Video
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Video
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
Präsentation
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen
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