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Rahmenlehrpläne

Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)

In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.

Kurs: Woche 3 | Daten | Datenqualität (PDF)

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

Kurs: Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 9 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 9 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 03 | Rechtliche Aspekte der Nutzung medizinischer Daten zu Forschungszwecken (PDF)

Die medizinischen Datenverarbeitungssysteme werden fast ausschließlich auf Patientendaten trainiert. In dem folgenden Video-Transkript sprechen wir

Kurs: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie man einen Datensatz für das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes vorbereitet und was One-Hot

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

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Kurs: Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche

Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren

Kurs: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie

Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)

Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können

BIBB-Forschungsdirektor Prof. Dr. Hubert Ertl auf der Bildungskonferenz

Zukunft gestalten: Künstliche Intelligenz in der Berufsbildung

BIBB eröffnet Bildungskonferenz mit KI-Erlebniswelt und KI-Forum

BIBB / Tobias Vollmer

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Korrelation (PDF)

Um deine Daten besser kennenzulernen, solltest du auch ein Grundverständnis dafür mitbringen, welche Daten wie miteinander zusammenhängen. Die

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)

Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random

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