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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 4)

Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Regression" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 3)

Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Regression" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 2)

Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Regression" aus Woche 6.

Interaktion: Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 1)

Woche 6 | Theorie | Regression (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Regression" aus Woche 6.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pooling Layers in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)

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 | 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

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Video: Woche 6 | Anwendungsbeispiele | Regression (MP4)

Woche 6 | Anwendungsbeispiele | Regression (MP4)

In diesem Video stellen wir konkretere Beispiele für die Anwendung von Regressions-Verfahren in Praxis und Wissenschaft vor. Darüber hinaus erläutern

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

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