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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein
Sonstiges
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein
Video
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen
Sonstiges
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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
Sonstiges
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)
Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden
Video
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C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Video)
Das Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklärt die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
Video
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
Das Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
Video
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
Sonstiges
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt
Video
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
Video
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)
Das Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklärt, was man unter dem y-Achsenabschnitt
Video
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C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)
Das Video zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklärt Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von Daten
Video
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)
Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie
Video
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
Arbeitsblatt
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