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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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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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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
Video
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EduEscape Games erstellen mit KI-Tools und Genially (Einführungsvideo Teil 2)
Dieses Video gibt eine Einführung zu EduEscape Games für den Chemieunterricht (Teil 2).
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Modellierungskreisläufe
Die Datei enthält zwei Veranschaulichungen: eine vom Modellierungskreislauf nach Blum und Leiß und eine vom Modellierungskreislauf nach Pollak. Sie
Unterrichtsplanung
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in
Kurs
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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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Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 12 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (MP4)
In diesem Video lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche Intelligenz bereits
Video
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche
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News
KI-Schulpreis 2025: Diese Schulen haben gewonnen
Wir stellen Ihnen die KI-Projekte der Gewinner und der nominierten Schulen vor.
HubbS-Redaktion
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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