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Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen

Video: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern

Kurs: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (PDF)

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

Video: Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (MP4)

Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (MP4)

In diesem Video stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree (Entscheidungsbaum) und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion

Interaktion, Kurs

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion

Interaktion, Kurs

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken" aus der Sektion

Interaktion, Kurs

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (MP4)

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

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (PDF)

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

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (MP4)

Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video lernst du weitere Bausteine

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)

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

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)

Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video-Transkript befassen

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (MP4)

Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video befassen wir uns damit

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (MP4)

Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)

Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)

Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem

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