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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten" aus der Sektion “Bildklassifikation
Interaktion, Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
Video, Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion, Kurs
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion, Kurs
Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretable Machine Learning" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
Interaktion, Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)
Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video
Video, Kurs
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)
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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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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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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”
Interaktion, Kurs
Webseite: Lernmodul: n2s Nomenklatur
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Lernmodul: n2s Nomenklatur
Lernmodul zu scheLM n2s (name 2 structure) Nomenklatur: Ein JAVA basierter Online-Trainer für Vokabeln in der chemischen Nomenklatur. Nach
Webseite, Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
Video, Kurs
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
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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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Unterrichtsbaustein: Instandsetzung von technischen Anlagen: Inspektion, Wartung, Planung und Durchführung einer Instandsetzung
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Instandsetzung von technischen Anlagen: Inspektion, Wartung, Planung und Durchführung einer Instandsetzung
In der Lernsituation 9.1 führte ein veränderter Betriebswert eines Motors zum Not-Stopp. Die verantwortlichen Besatzungsmitglieder führen eine
Unterrichtsbaustein
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