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Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
Kurs
Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)
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Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)
In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür
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Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
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Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (PDF)
Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video-Transkript intensiver
Kurs
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Kurs: Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
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Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl
Kurs
Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)
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Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random
Kurs
Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)
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Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)
In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren
Kurs
Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
Interaktion
Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
Interaktion
Lernspiel: G3-2 Multiple Choice: Diagramme in der Software-Entwicklung. Quiz zum Video
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G3-2 Multiple Choice: Diagramme in der Software-Entwicklung. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Diagramme in der Software-Entwicklung. Es gehört zum Video „G3-2 Software-Design und
Lernspiel
Lernspiel: G4-4 Drag the Words: Benutzbarkeit. Quiz zum Video
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G4-4 Drag the Words: Benutzbarkeit. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zum Thema Benutzbarkeit. Es gehört zum Video „G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1“.
Lernspiel
Presentation: G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1. Folien zum Video
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G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1. Folien zum Video
Bei den Folien zum Video „G4-4 Software-Qualität: Teil 4 - Benutzbarkeit 1“ geht es um die Benutzbarkeit/Usability von Software und den Unterschied
Präsentation
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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