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Presentation: B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Folien zum Video)
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B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigen sich mit dem Thema Datensicherheit.
Präsentation
Presentation: C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo? (Folien zum Video)
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C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo?“ erläutern die Grundlage zur grafischen Darstellung von Daten: das Koordinatensystem.
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Presentation: C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Folien zum Video)
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
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Presentation: C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Folien zum Video)
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklären, was man unter der Steigung einer Geraden
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Presentation: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
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C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklären die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
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Presentation: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreiben Neuronen als den
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Presentation: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklären, was man unter dem y
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Presentation: C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Folien zum Video)
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C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklären Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von
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Presentation: C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklären die Standardabweichung als Maß dafür, wie
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Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
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Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen
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Presentation: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
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Presentation: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
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Azubi spricht mit KI
News
KI-Schulpreis 2025: Diese Schulen haben gewonnen
Wir stellen Ihnen die KI-Projekte der Gewinner und der nominierten Schulen vor.
HubbS-Redaktion
Presentation: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
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Presentation: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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Presentation: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
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Presentation: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch
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