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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (MP4)
In diesem Video lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche Intelligenz bereits
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche
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Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten
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Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (MP4)
Mit dem Wissen um die Machart der Modelle und Anwendungen lässt sich nun wissend mit ihnen arbeiten. Im Laufe der letzten Jahre haben sich daher auch
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)
In diesem Video verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von Studienabbrüchen zu
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Computersehen für die Kunstgeschichte" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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