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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (MP4)
Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)
Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Selbstlernmodul Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz
Dieses digitale Selbstlernmodul unterstützt Lehrkräfte dabei, ihre Prüfungs- und Aufgabenkultur systematisch an die Bedingungen Künstlicher
Veranschaulichung
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Song zum Material "Don’t Panic Room - KI in der Kita"
Der Song (inklusive Songtext) bildet den musikalischen Rahmen für den Workshop „Don’t Panic Room – KI in der Kita“. Das Lied dient der Begleitung
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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
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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 (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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Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (2) (MP4)
In diesem Video über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses Video ...
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Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (1) (MP4)
In diesem Video über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses Video ...
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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 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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