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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
Video
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklären das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Sie
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklären das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von
Präsentation
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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklärt, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken funktioniert
Video
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay (Video)
Das Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklärt das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting bei
Video
Im Fokus
10 Jahre jakobb – 10 Fragen von HubbS
Ein Interview mit Dr. Benny Pock
HubbS-Redaktion
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B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor. Folien zum Video
Die Folien zum Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreiben Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird
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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C7-8 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
Mediathek
C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklären das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutern Batch
Präsentation
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizzieren Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu
Präsentation
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C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-8 Convolutional Neural Networks - Teil 2: 2D-Konvolution“ erklärt an einem Beispiel mit Bilderkennung, wie zweidimensionale Filterkerne
Video
Mediathek
C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
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Schulbarometer 2026: Fast jede zweite Lehrkraft ist vom Verhalten ihrer Schüler gestresst
Wir stellen Ihnen die wichtigsten Ergebnisse der Umfrage unter Lehrkräften aller Schularten und mögliche Lösungsansätze vor.
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Neue EU-Ziele für die berufliche Bildung
Die EU-Bildungsminister haben am 12.9.25 in Herning, Dänemark, eine Erklärung verabschiedet, die der Entwicklung einer europäischen Strategie für die
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