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Video: Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)
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Woche 5 | Ethik | Benachteiligung und blinde Flecken (MP4)
In diesem Video lernt ihr einen blinden Fleck in der KI-Ethik kennen, also ein Risiko, das bislang noch wenig diskutiert wurde: Die sogenannte
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Video: Woche 8 | Ethik | Missbrauch von KI - Deepfakes (MP4)
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Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann auch missbraucht werden. In dieser Woche schauen wir uns am Beispiel eines Einsatzgebietes einmal an
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Video: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (MP4)
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In diesem Video lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen werden. Im
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Kurs: KI und Nachhaltigkeit | 02 | Nachhaltigkeitsdefinition (PDF)
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Herzlich willkommen zu diesem Video-Transkript über die Nachhaltigkeitsdefinition. Wie im Eingangsvideo erläutert, schauen wir uns in diesem Video an
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Video: KI und Nachhaltigkeit | 02 | Nachhaltigkeitsdefinition (MP4)
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Video: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
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In diesem Video werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Explorative Datenanalyse (Aufgabe 1)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Explorative Datenanalyse" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Video: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)
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In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.
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Kurs: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)
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Kurs: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (PDF)
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In diesem Video-Transkript geht es um die Generierung von Medien mit Hilfe von KI. Wir schauen uns mögliche Anwendungsszenarien, aber auch Risiken und
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Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (Aufgabe 2)
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Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
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In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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