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B5-6 RSA-Verschlüsselung - Ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren. Folien zum Video
Die Folien zum Video „B5-6 RSA-Verschlüsselung - Ein asymmetrisches Verschlüsselungsverfahren“ erklären ergänzend zur symmetrischen Verschlüsselung
Präsentation
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B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor (Video)
Das Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreibt Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird erklärt, was
Video
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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklären, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken
Präsentation
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C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution“ erklären an einem Beispiel mit Bilderkennung, wie zweidimensionale
Präsentation
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C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)
Das Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklärt an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist, und was die
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C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)
Das Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ erklärt den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen Clusterverfahren
Video
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C8-3 Drag and Drop: relevante vs. irrelevante Dimensionen (1/3). Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Drag-and-Drop-Quiz zum Thema relevante vs. irrelevante Dimensionen. Es gehört zum Video „C8-3 Principal Components Analysis
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C8-3 Drag and Drop: relevante vs. irrelevante Dimensionen (2/3). Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Drag-and-Drop-Quiz zum Thema relevante vs. irrelevante Dimensionen. Es gehört zum Video „C8-3 Principal Components Analysis
Lernspiel
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C8-3 Drag and Drop: relevante vs. irrelevante Dimensionen (3/3). Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Drag-and-Drop-Quiz zum Thema relevante vs. irrelevante Dimensionen. Es gehört zum Video „C8-3 Principal Components Analysis
Lernspiel
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C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse“ diskutieren die Principal Components Analysis (PCA
Präsentation
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C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung“ bespricht am Beispiel der sogenannten Silhouette, wie man die
Video
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C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung“ besprechen am Beispiel der sogenannten Silhouette, wie man
Präsentation
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C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklären die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen
Präsentation
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C8-5 Drag the Words: RP, RN, FP, FN. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zu den Clusteranalyse-Begriffen richtig positiv, richtig negativ, falsch positiv und falsch negativ. Es
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C8-5 Single Choice: Konfusionsmatrix vs. paarweise Auswertung. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Single-Choice-Quiz zum Thema Konfusionsmatrix vs. paarweise Auswertung. Es gehört zum Video „C8-5 Clusteranalyse -
Lernspiel
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Video
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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklären, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Präsentation
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
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