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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (PDF)

Herzlich willkommen zum Themenblock “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”! In diesem Video-Transkript erfährst du, um welches Thema und

Kurs: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man

Interaktion: Woche 12 | Theorie | Topic Modeling (Aufgabe 1)

Woche 12 | Theorie | Topic Modeling (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus Woche 12.

Kurs: Woche 6 | Programmierung | Logistische Regression mit Scikit-learn (PDF)

Woche 6 | Programmierung | Logistische Regression mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript erfährst du, wie du eine logistische Regression in Python durchführen kannst.

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

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

Video: Woche 2 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 2 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 2 wichtigen Inhalte aus der vergangenen Woche wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zweiten

Video: Woche 5 | Programmierung | Visualisierung (MP4)

Woche 5 | Programmierung | Visualisierung (MP4)

In diesem Video lernst du, wie du mithilfe des Moduls plotly express eigene Visualisierungen deiner Daten erstellen kannst. Du lernst, selber Streu-

Interaktion: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.

Interaktion: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung" aus Woche 9.

Video: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)

Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)

In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und

Kurs: Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (PDF)

Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu

Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 4)

Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.

Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 3)

Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.

Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 2)

Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.

Interaktion: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 1)

Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Visualisierung von Daten" aus Woche 5.

Kurs: Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (PDF)

Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigst du dich mit Listen in Python. Du lernst ihre Eigenschaften und ihren Aufbau kennen.

Interaktion: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 6)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "k-nearest neighbours Verfahren" aus Woche 7.

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