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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
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Generative Modelle | 03 | Diffusionsmodelle (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diffusionsmodelle" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 03 | Diffusionsmodelle (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diffusionsmodelle" aus der Sektion “Generative Modelle”.
Interaktion
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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
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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
Video
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
Video
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
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Künstliche Intelligenz verstehen und kompetent nutzen
Diese Veröffentlichung enthält Grundlagenwissen zur Funktionsweise und Anwendung von KI sowie praxisorientierte Methoden, die den Einsatz in der
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
Video
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C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklären an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist
Präsentation
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C8-1 Multiple Choice: Datenpunkte und Cluster. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Datenpunkte und Cluster. Es gehört zum Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins
Lernspiel
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C8-1 Multiple Choice: Distanzen in Clustern. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Distanzen in Clustern. Es gehört zum Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins
Lernspiel
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C8-1 Multiple Choice: Einfluss auf die Clusteranalyse. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Einfluss auf die Clusteranalyse. Es gehört zum Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung -
Lernspiel
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C8-1 Question Set: Cluster Interpretation. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Quiz mit Fragen zum Thema Clusteranalyse. Es gehört zum Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“.
Lernspiel
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C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ erklären den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen
Präsentation
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C8-2 Drag and Drop: agglomeratives vs. divisives Clusterverfahren. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Drag-and-Drop-Quiz zum Thema agglomeratives vs. divisives Clusterverfahren. Es gehört zum Video „C8-2 Clusteranalyse
Lernspiel
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