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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Video: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg

Kurs: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum

Video: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)

KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die „weiße“ KI" aus der Sektion “KI und Ich”.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)

Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei

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