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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

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Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

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Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur

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Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen

Video: ML explained – Was ist Machine Learning? (1/2)

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Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben. Aber

Video: ML explained – Was ist Unsupervised Learning? (2/3)

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Stell dir vor, du würdest in einem Raum lauter Gegenstände sortieren müssen, ohne zu wissen, nach welchem Schema. Das ist die Herausforderung beim

Video: Browserelement - CoPilot - Video

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Diese Video zeigt, wie der CoPilot im Edge-Browser aufgerufen werden kann.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und

Unterrichtsplanung: Lehrkräftefortbildung zum Einsatz von Social Virtual Reality als Kommunikationsmedium im schulischen Berufsalltag

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In naher Zukunft werden Schulen in Bezug auf Kommunikation und Zusammenarbeit möglicherweise nicht mehr an physische Mauern gebunden sein. Lehrkräfte

Unterrichtsplanung

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

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Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)

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Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

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Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

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