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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
Video
Mediathek
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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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen
Video
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Video
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
Sonstiges
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
Video
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
Präsentation
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Präsentation
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Künstliche Intelligenz: Das Training von Deep-Learning-Modellen verursacht steigenden Energie- und Ressourcenverbrauch
Die mehrschichtigen maschinellen Lernprozesse KI-basierter Verfahren werden immer komplexer und sind sehr rechten- und energieintensiv. Für die
Infografik
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C7-4 Drag and Drop: Welcher Hyperparameter gehört zu welcher Art von Training? (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“.
Lernspiel
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Biases beim Maschinellen Lernen: Welche Auswirkungen haben verzerrte Trainingsdaten?
Dieses vom KI-Campus produzierte Video beschäftigt sich mit folgenden Fragen: Wie funktioniert der Trainingsprozess von KI-Systemen? Was gibt es dabei
Video
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Wie KI wirklich lernt | Das Märchen-Modell
Vertiefungsdokument zum "Grundlagendokument Werkzeug KI | Orientierung für Fachkräfte in der Kita": Wie lernt eine KI aus Texten? Anhand von sechs
Veranschaulichung
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Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (2) (MP4)
In diesem Video über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses Video ...
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Mediathek
Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (1) (MP4)
In diesem Video über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses Video ...
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Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (1) (PDF)
In diesem Video-Transkript über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses
Kurs
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Woche 13 | Anwendungsbeispiele | Bildverarbeitung (2) (PDF)
In diesem Video-Transkript über die automatische Bildverarbeitung erhältst du einen Überblick über unterschiedliche Anwendungsszenarien. Durch dieses
Kurs
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A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)
Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und
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