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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (PDF)

KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (PDF)

Herzlich willkommen. Wie im Eingangsvideo erläutert, werden wir uns in diesem Video-Transkript die Geschichte des Kolonialismus als eine mögliche Art

Video: KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (MP4)

KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (MP4)

Herzlich willkommen zu diesem Video über KI-Kolonialismus. Wie im Eingangsvideo erläutert, werden wir uns in diesem Video die Geschichte des

Video: ML explained – Was sind MLOps? (3/3)

ML explained – Was sind MLOps? (3/3)

In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)

In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)

In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)

Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video befassen wir

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)

Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)

In diesem Video starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du

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