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Interaktion: Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (Aufgabe 1)
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Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen" aus Woche 14.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau von Convolutional Layers (Aufbau 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Aufbau von Convolutional Layers" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung" aus der Sektion “Bildklassifikation und
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Video: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und
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Video: Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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Woche 10 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 10 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der zehnten
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Video: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (MP4)
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Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (MP4)
In diesem Video wird dir gezeigt, wie du dich mithilfe von Datenvisualisierung besser in deinen Daten auskennst. Du lernst einige Diagrammarten kennen
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Video: Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (MP4)
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Woche 7 | Wie war das nochmal? Übersicht und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 7 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der siebten
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Lernspiel: A2-3 Drag and Drop: Arten von nicht-überwachtem Lernen (Quiz zum Video)
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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“.
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