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A2-3 Drag and Drop: Arten von nicht-überwachtem Lernen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“.
Lernspiel
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
Video
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt
Video
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay (Video)
Das Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklärt das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting bei
Video
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
Sonstiges
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)
Das Video zum Thema „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreibt ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
Video
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
Sonstiges
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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
Video
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Video
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B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)
Das Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigt sich mit dem Thema Datensicherheit. Wie zum Beispiel im Video „A1-2 Daten
Video
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
Sonstiges
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KI-Bilderkennung | Grundlagen
Mithilfe interaktiver digitaler Werkzeuge, wie Teachable Machine, entwickeln junge Menschen grundlegende KI-Kompetenzen durch einen praktischen Ansatz
Unterrichtsbaustein
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen
Sonstiges
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
Sonstiges
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten
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Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)
Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann
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Generative Modelle | 06 | Model Collapse (PDF)
Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann
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