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Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
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Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen
Kurs
Video: Was heißt Bioethik?
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Was heißt Bioethik?
Massentierhaltung, Sterbehilfe, Klonen, Gentechnik: All das sind schwierige Themen, die in Politik und Gesellschaft heiß diskutiert werden. Gibt es z
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Video: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (MP4)
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Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (MP4)
In diesem Video lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Clustering" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
Interaktion
Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (MP4)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video erfährst du, was Clustering ist und wofür man es
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Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Clustering (PDF)
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Herzlich willkommen zum Themenblock "Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren"! In diesem Video-Transkript erfährst du, was Clustering ist und
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Kurs: Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (PDF)
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Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du Möglichkeiten zur Textrepräsentation kennen. Du erfährst, wieso eine geeignete Darstellung für Texte gefunden
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Kurs: Woche 3 | Daten | Datenqualität (PDF)
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Woche 3 | Daten | Datenqualität (PDF)
In diesem Video-Transkript wird dir die Wichtigkeit der Datenqualität verdeutlicht. Du lernst, welchen Zusammenhang es zwischen der Qualität deiner
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Video: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)
In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Datenexploration (MP4)
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Du kennst nun einen konkreten, realen Datensatz zur Prognose von Studienabbrüchen, mit welchem wir uns nun in diesem Video intensiver beschäftigen
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Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
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In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)
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In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür
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Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)
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In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)
Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)
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