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Video: E10a Module - Pythonkurs (MP4)

E10a Module - Pythonkurs (MP4)

Die Datei enthält das Video „E10a Module - Pythonkurs“. Im Laufe dieses Kurses sind wir schon mit einigen Modulen indirekt in Kontakt gekommen

Video: E5 Funktionen als Funktionsargumente - Pythonkurs (MP4)

E5 Funktionen als Funktionsargumente - Pythonkurs (MP4)

Die Datei enthält das Video „E5 Funktionen als Funktionsargumente - Pythonkurs“. In Python ist es nicht nur möglich Variablen an Funktionen zu

Video: G4d matplotlib: Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „G4d matplotlib: Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten - Pythonkurs“. Da das Paket matplotlib so umfangreich ist und

Video: H3a Klassen und Objekte in Python - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „H3a Klassen und Objekte in Python - Pythonkurs“. Nachdem wir im letzten Abschnitt die Grundkonzepte von Klassen und

Video: H3b Konstruktoren und Magic Methods - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „H3b Konstruktoren und Magic Methods - Pythonkurs“. Um die Kapselung von Klassen zu garantieren, ist es wichtig, dass bei

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)

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Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (PDF)

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Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)

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Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der

Kurs: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (PDF)

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In diesem Video-Transkript schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein

Kurs: Woche 3 | Ethik | Automatisierte Entscheidungen und Datendiskriminierung (PDF)

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KI hilft uns in vielen wichtigen Bereichen mit großen Datenmengen zurechtzukommen. Gleichzeitig werden aber leider auch immer mehr diskriminierende

Kurs: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)

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In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den

Video: C4a Der Datentyp float und Gleitkomma-Arithmetik - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „C4a Der Datentyp float und Gleitkomma-Arithmetik - Pythonkurs“. Am Ende des letzten Abschnitts haben wir gesehen, dass

Video: C4b Besonderheiten der Gleitkomma-Arithmetik - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „C4b Besonderheiten der Gleitkomma-Arithmetik - Pythonkurs“. In dieser Lerneinheit gibt es einige Themengebiete, welche

Video: E7a Funktionen: mutable und immutable Argumente - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „E7a Funktionen: mutable und immutable Argumente - Pythonkurs“. In der letzten Lerneinheit haben wir schon die

Video: F5a Fehlersuche und Fehlerbehandlung: Fehlertypen - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „F5a Fehlersuche und Fehlerbehandlung: Fehlertypen - Pythonkurs“. Auch wenn wir es uns anders wünschen würden, ist es ganz

Video: G3a NumPy: Einleitung - Pythonkurs (MP4)

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Die Datei enthält das Video „G3a NumPy: Einleitung - Pythonkurs“. Ob Schulmathematik, Bildverarbeitung, Computerspiele oder Maschinelles Lernen

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