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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
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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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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 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl
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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
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die
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Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)
KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften
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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
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (PDF)
Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video lernst du, wie
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)
Du weißt bereits, dass KI-basierte Modelle für Bildklassifikationen auf annotierten Bildern trainiert werden. In dem folgenden Video-Transkript lernst
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit
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