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Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)
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Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)
In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich
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Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
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Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)
Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem
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Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)
In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus
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Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
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Video: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)
In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)
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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)
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Video: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)
In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind
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KI unterstützt im Unterricht
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forsa-Umfrage zu KI-Regelungen an Schulen
Wie bekannt und wie praxistauglich sind die KI-Regelwerke für Lehrkräfte? Wir stellen die wichtigsten Ergebnisse vor.
HubbS-Redaktion
Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)
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