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Kurs: Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 12 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 12 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)

Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (PDF)

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Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (PDF)

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Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über

Kurs: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (PDF)

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In diesem Video-Transkript schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein

Kurs: Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

Woche 13 | Theorie | Bildverarbeitung (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit dem thematischen Clustering von Texten mit sogenannten Topic Models. Hierfür machen wir auch einen

Kurs: Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (PDF)

Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft

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

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

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (PDF)

In diesem Video-Transkript lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns

Text: 15 Fragen 15 Minuten - Infotext

15 Fragen 15 Minuten - Infotext

Das Format "15 Fragen 15 Minuten" zielt auf die Stärkung des selbststänidgen und autonomen Lernens am Schüler:innenseite. Schüler:innen erhalten 15

Kurs: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)

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In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)

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Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)

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In diesem Video-Transkript starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (PDF)

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In diesem Video-Transkript verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von

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