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Video: Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (MP4)

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In diesem Video zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl auf der

Video: Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

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In diesem Video werden die für Woche 12 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zwölften

Video: Woche 2 | Daten | Was sind Daten? (MP4)

Woche 2 | Daten | Was sind Daten? (MP4)

In diesem Video lernst du, was Daten überhaupt sind und in welche Gruppen du sie einteilen kannst. Du lernst numerische und kategoriale Daten sowie

Video: Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)

Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft

Video: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (MP4)

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In diesem Video lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random Forest mit

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (MP4)

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In dem folgenden Video schauen wir uns das erste Anwendungsbeispiel an und verdeutlichen, warum und bei welchen Aufgaben die KI-basierten

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (MP4)

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In diesem Video lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über verschiedene

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (MP4)

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Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (MP4)

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Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden

Video: Generative Modelle | 04 | Der Einfluss des Menschen auf generative KI (MP4)

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Du weißt bereits, wie Transformer funktionieren. Dieses Video zeigt dir jetzt Schritt für Schritt, wie aus einem Transformer die generative KI

Video: KI und Nachhaltigkeit | 07 | KI für Nachhaltigkeit (MP4)

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Herzlich willkommen zu diesem Video über die Nutzung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit, also zur Erreichung verschiedener Nachhaltigkeitsziele. Wie

Video: Woche 1 | Theorie | Eine kurze Geschichte der KI (MP4)

Woche 1 | Theorie | Eine kurze Geschichte der KI (MP4)

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) seit ihren Anfängen anschaulich illustriert: Der Erklärfilm der Plattform Lernende Systeme (PLS)

Video: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (MP4)

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In diesem Video schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein Gradient ist und

Video: Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (2) (MP4)

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In diesem Video über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses Video ...

Video: Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (1) (MP4)

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Video: Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)

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In diesem Video geht es um die rechtlichen Grundlagen der für den KI-Einsatz relevanten Diskriminierungsverbote. Außerdem beschäftigen wir uns erneut

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (MP4)

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Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video lernst du, wie Neuronen innerhalb

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (MP4)

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Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video bekommst du die Antwort

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