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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Unter- und Überanpassung" aus Woche 6.
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Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (MP4)
In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist
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Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (2) (PDF)
In diesem Video lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot-Codierung ist
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling mit Clustering (2)" aus Woche 12.
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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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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
Video
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)
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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Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)
Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen
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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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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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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.
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Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten
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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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