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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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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)
Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (PDF)
Du weißt jetzt, wo Daten herkommen. Im vorherigen Video haben wir bereits einige Rechtsthemen beim Datensammeln angesprochen wie Urheberrecht und
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (PDF)
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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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
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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
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Woche 10 | Anwendungsbeispiele | Know Your Data und TensorFlow Playground (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die beiden Websites Know Your Data und TensorFlow Playground kennen. Mit Know Your Data kannst du eine Vielzahl
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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
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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
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)
Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (PDF)
Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)
In diesem Video-Transkript starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)
In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
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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
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)
Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video-Transkript
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Kipppunkte und kaskadische Kippdynamiken im Klimasystem - Abschlussbericht
Diese Publikation verdeutlicht die dramatischen Auswirkungen des fortschreitenden Klimawandels auf einzelne Komponenten des Erdsystems. Im Fokus
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