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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Kurs: Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 6 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 6 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

Sonstiges: C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)

C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training

Unterrichtsbaustein: KI-Bilderkennung | Erweiterung

KI-Bilderkennung | Erweiterung

Mithilfe interaktiver digitaler Werkzeuge, wie Teachable Machine, entwickeln junge Menschen grundlegende KI-Kompetenzen durch einen praktischen Ansatz

Unterrichtsbaustein

Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (3/3)

ML explained – Was ist Supervised Learning? (3/3)

Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Explorative Datenanalyse" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Entdeckendes: Don’t Panic Room - KI in der Kita | Station 1 "Wie lernt KI?"

Don’t Panic Room - KI in der Kita | Station 1 "Wie lernt KI?"

Das Stationsblatt soll mittels eines Tastbeutels das Prinzip der Mustererkennung spielerisch verdeutlichen. Sie veranschaulicht die Parallelen

Entdeckendes Lernen

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (MP4)

Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (PDF)

Du hast dich mit Wahrscheinlichkeitstheorie und Korrelationsanalysen herumgeschlagen, jetzt kannst du dich endlich auf deine Daten stürzen. In diesem

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)

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

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (MP4)

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Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)

Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur

Sonstiges: C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung

C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Konsistente Daten" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Video: ML explained – Was sind MLOps? (2/3)

ML explained – Was sind MLOps? (2/3)

In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Video: Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 3 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 3 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der dritten

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