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Woche 12 | Theorie | Topic Modeling (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die Grundlagen von Topic Modeling kennen. Dabei handelt es sich um eine KI-Methode zur Textanalyse, die
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KI und Nachhaltigkeit | 07 | KI für Nachhaltigkeit (PDF)
Herzlich willkommen zu diesem Video-Transkript über die Nutzung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit, also zur Erreichung verschiedener
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (PDF)
Du kennst jetzt eigentlich fast alle Bauelemente eines typischen Convolutional Neural Networks. In dem folgenden Video-Transkript lernst du weitere
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Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das
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Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit dem thematischen Clustering von Texten mit sogenannten Topic Models. Hierfür machen wir auch einen
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Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche
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Generative Modelle | 03 | Transformer (PDF)
Die generative KI-Anwendung ChatGPT ist in aller Munde. Aber welcher Algorithmus steckt eigentlich dahinter? In diesem Video-Transkript beschäftigen
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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
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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
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Woche 8 | Theorie | Bäume und Wälder (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir zwei weitere beliebte Klassifikations-Verfahren aus dem supervised learning vor, den decision tree
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (PDF)
In dem folgenden Video-Transkript schauen wir uns das erste Anwendungsbeispiel an und verdeutlichen, warum und bei welchen Aufgaben die KI-basierten
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Generative Modelle | 03 | Diffusionsmodelle (PDF)
Im vorherigen Video haben wir uns mit der Texterzeugung beschäftigt, dieses Video-Transkript widmet sich jetzt der Bilderzeugung. Du lernst die
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)
Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Systemvertrauen (PDF)
Nachdem wir besprochen haben, was wir unter entscheidungsunterstützenden KI-Systemen verstehen, betrachten wir in diesem Video-Transkript einen
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Woche 12 | Programmierung | Topic Modeling mit scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript zeigen wir dir, wie du mit dem Clustering-Verfahren KMeans ein Topic Model erstellen kannst. Der Fokus liegt dabei sowohl
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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
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