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Rahmenlehrpläne

Kurs: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (PDF)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (PDF)

Im Laufe der Zeit haben sich beim Prompten gewisse Strategien entwickelt, um möglichst schnell das erwartete Ergebnis zu bekommen. Dabei sei darauf

Kurs: Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (PDF)

Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit den ethischen und rechtlichen Herausforderungen von generativen Modellen. Wir zeigen dir einen

Kurs: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (PDF)

Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Interview (PDF)

In diesem Video-Transkript interviewen wir einen Experten für Language Models im Natural Language Processing zu ChatGPT und den damit einhergehenden

Unterrichtsplanung: Positive Perspektiven: Desinformationen keinen Raum geben! | Lernmaterial im erweiterten Umfang

Positive Perspektiven: Desinformationen keinen Raum geben! | Lernmaterial im erweiterten Umfang

Die Lernmaterialien zur zwölften Runde des Schulwettbewerbs zur Entwicklungspolitik vermitteln Basiswissen zu den 17 Zielen für nachhaltige

Unterrichtsplanung

Text: Glossar zu künstlicher Intelligenz

Glossar zu künstlicher Intelligenz

Das Glossar bietet verständliche Erläuterungen zu wichtigen Begriffen rund um Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme.

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (PDF)

Viele der dir nun bekannten Verfahren werden natürlich nicht nur für medizinische Fragestellungen angewendet. Gerade in den historischen Disziplinen

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (PDF)

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

Nun weißt du, dass Neuronen im menschlichen visuellen Cortex hierarchisch angeordnet sind. In dem folgenden Video-Transkript lernst du, wie Neuronen

Veranschaulichung: Selbstlernmodul Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

Selbstlernmodul Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

Dieses digitale Selbstlernmodul unterstützt Lehrkräfte dabei, ihre Prüfungs- und Aufgabenkultur systematisch an die Bedingungen Künstlicher

Veranschaulichung

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video

Kurs: Woche 3 | Programmierung | Bearbeiten von Listen in Python (PDF)

Woche 3 | Programmierung | Bearbeiten von Listen in Python (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Bearbeitung von Listen in Python.

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)

Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)

Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt

Kurs: Woche 6 | Anwendungsbeispiele | Regression (PDF)

Woche 6 | Anwendungsbeispiele | Regression (PDF)

In diesem Video-Transkript stellen wir konkretere Beispiele für die Anwendung von Regressions-Verfahren in Praxis und Wissenschaft vor. Darüber hinaus

Kurs: Woche 3 | Programmierung | Erstellen von Listen in Python (PDF)

Woche 3 | Programmierung | Erstellen von Listen in Python (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen.

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)

Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (PDF)

Wir sprechen die ganze Zeit über Convolutional Neural Networks. Aber warum heißen sie eigentlich so? In dem folgenden Video-Transkript bekommst du die

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (PDF)

Du weißt nun, dass Convolutional Neural Networks aus aufeinanderfolgenden Convolutional Layern bestehen. In dem folgenden Video-Transkript befassen

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (PDF)

Nun kennst du alle Schritte, wie man zu einem Bildklassifikationsmodell kommt. Weißt du aber auch, wie zuverlässig es die gestellte Aufgabe lösen kann

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