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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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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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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
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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”.
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Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (MP4)
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (MP4)
In diesem Interview werden wir das Thema „Die Interpretierbarkeit“ von KI-Modellen erkunden. Christoph Molnar ist ein angesehener Experte rund um
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Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (PDF)
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (PDF)
In diesem Interview werden wir das Thema „Die Interpretierbarkeit“ von KI-Modellen erkunden. Christoph Molnar ist ein angesehener Experte rund um
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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”.
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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”.
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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
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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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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen
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Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung
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Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (PDF)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (PDF)
Nachdem du nun weißt, was entscheidungsunterstützende KI-Systeme sind und auch das Konzept des Vertrauens in Systeme kennst, schauen wir uns in dem
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Video: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (MP4)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (MP4)
Nachdem du nun weißt, was entscheidungsunterstützende KI-Systeme sind und auch das Konzept des Vertrauens in Systeme kennst, schauen wir uns in dem
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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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