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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (PDF)
In diesem Video-Transkript wird dir gezeigt, wie du dich mithilfe von Datenvisualisierung besser in deinen Daten auskennst. Du lernst einige
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (PDF)
In diesem Video-Transkript lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)
In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte
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Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
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Woche 7 | Daten | Dimensionsreduktion (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den Fluch der Dimensionalität kennen und damit auch die Notwendigkeit, die Anzahl der features deiner Daten zu
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Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.
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Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 7 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (MP4)
Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an
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Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (PDF)
Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
In diesem Video geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man bei der
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Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (MP4)
In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised learning vor
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Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Clustering vs. Klassifikation" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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