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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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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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KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (PDF)
Herzlich willkommen. Wie im Eingangsvideo erläutert, werden wir uns in diesem Video-Transkript die Geschichte des Kolonialismus als eine mögliche Art
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KI und Nachhaltigkeit | 08 | KI-Kolonialismus (MP4)
Herzlich willkommen zu diesem Video über KI-Kolonialismus. Wie im Eingangsvideo erläutert, werden wir uns in diesem Video die Geschichte des
Video
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ML explained – Was sind MLOps? (3/3)
In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (MP4)
In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (PDF)
In unserer heutigen Session besprechen wir, wie verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens zur Sentiment-Analyse von beispielsweise Filmkritiken
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video befassen wir
Video
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (MP4)
In diesem Video starten wir mit den sehr beliebten neuronalen Netzen. Wir befassen uns dabei intensiver mit dem Aufbau neuronaler Netze und
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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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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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