Suche | HubbS - Der Hub für berufliche Schulen

Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Kurs: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)

Bei jeder Einführung von neuer Technik fällt es uns am Anfang schwer die richtigen Worte zu finden. In diesem Abschnitt geht es nun genau darum. Nach

Kurs: Woche 10 | Programmierung | Neuronale Netzwerke (1) (PDF)

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

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

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

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

Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (PDF)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (PDF)

Willkommen zu unserem heutigen Video-Transkript, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von

Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)

Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (PDF)

KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (PDF)

Willkommen zu diesem Video-Transkript, in dem wir uns den verschiedenen Aspekten der Nachhaltigkeit in der Künstlichen Intelligenz widmen. Künstliche

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)

Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit

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

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

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

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | 04 | Nachhaltige KI: Auswirkungen (PDF)

KI und Nachhaltigkeit | 04 | Nachhaltige KI: Auswirkungen (PDF)

Herzlich willkommen. In einer zunehmend komplexen Welt stehen wir vor der Herausforderung, technologische Fortschritte und Innovationen mit unserem

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

Woche 8 | Programmierung | Random Forest-Klassifikation mit Scikit-learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie du ein Random Forest Modell in Python mit dem Modul Scikit-learn erstellen kannst. Du siehst, wie der Random

Kurs: KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (PDF)

KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (PDF)

Herzlich willkommen zu diesem Video-Transkript. Wir schauen uns heute die sogenannte Ambiguitätstoleranz an. Wie im Eingangsvideo erläutert

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (PDF)

Du kennst jetzt partionierende und hierarchische Clustering-Verfahren und auch einige Klassifikations-Verfahren wie z. B. das k-nearest neighbours

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

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

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

Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 01 | Fragestellung (PDF)

Mensch-KI-Interaktion | 01 | Fragestellung (PDF)

Herzlich willkommen zum Themenblock “Mensch-KI-Interaktion”. In diesem Themenblock wollen wir uns mit einigen menschlichen Faktoren beschäftigen, die

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

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

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

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (PDF)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Verfahren des Clustering (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit sogenannten partionierenden und hierarchischen Verfahren des Clustering. Anhand eines Beispiels

Als Anwendung installieren

Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.

Abbrechen