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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg...
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum...
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei...
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (PDF)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei...
Kurs
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Clouds
“Clouds“ zeichnet sich durch eine entspannte, ruhige Atmosphäre aus, die durch direkte Drums unterstützt und in einen harmonischen Groove gebracht...
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Meadow Call
Der Track „Meadow Call“ zeichnet sich durch einen erfrischenden Flow mit einem melodischen Höhepunkt aus. Ein sanfter Groove mit dynamischer Bass...
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Ocean
„Ocean“ ist durch die jazzigen Akkorde des Rhodes geprägt, die von Gittareneinwürfen und Klavier-Soli unterstützt werden. Unter dem instrumentalen...
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)
Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann...
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KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die „weiße“ KI" aus der Sektion “KI und Ich”.
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltige KI: Wirkungsebenen" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
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KI und Nachhaltigkeit | 06 | Nachhaltige KI: Wirkungsebenen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Nachhaltige KI: Wirkungsebenen" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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