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Video: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)

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In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte

Video: Verbindung mit der Erde | Wie fühlst Du Dich gerade? Was nimmst Du jetzt in Deinem Körper wahr?

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Wann fühlst Du Dich mit der Erde verbunden? 13 Videos und Fragen zum Themenbereich Natur und Klimaschutz. Die Jugendlichen haben uns zuhause vor ihrer

Kurs: Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du, welche Vorverarbeitungsschritte notwendig sind, um Textdaten für ein Machine-Learning-Modell verarbeitbar zu

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Interaktion: Generative Modelle | 04 | Der Einfluss des Menschen auf generative KI (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der Einfluss des Menschen auf generative KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 04 | Der Einfluss des Menschen auf generative KI (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der Einfluss des Menschen auf generative KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Lernspiel: C7-1 Drag the Words: Zusammenhang von Logit und Aktivierung (Quiz zum Video)

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Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“.

Video: Unterwegs im Luchsrevier: Fotofalle

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In diesem Video sind wir unterwegs mit Marco Heurich vom Nationalpark Bayerischer Wald. Er erklärt, wie man Luchse mittels Fotofallen eindeutig

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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation

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