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G3-2 Software-Design und -Architektur: Teil 2 - Software-Entwurf. Folien zum Video
In den Folien zum Video „G3-2 Software-Design und -Architektur: Teil 2 - Software-Entwurf“ wird erklärt, dass beim Softwareentwurf ein abstraktes
Präsentation
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G5-4 Testen von KI-Systemen: Teil 4 - Dynamische Tests. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G5-4 Testen von KI-Systemen: Teil 4 - Dynamische Tests“ bauen auf das Video „G5-3 Testen von KI-Systemen: Teil 3 - Techniken der
Präsentation
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Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten
Video
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Künstliche Intelligenz: Das Training von Deep-Learning-Modellen verursacht steigenden Energie- und Ressourcenverbrauch
Die mehrschichtigen maschinellen Lernprozesse KI-basierter Verfahren werden immer komplexer und sind sehr rechten- und energieintensiv. Für die
Infografik
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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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