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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
Mediathek
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
Kurs
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
Video
Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)
Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
Video
Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Mediathek
C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von
Präsentation
Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (MP4)
Mediathek
Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (MP4)
Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
Video
Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Clustering (PDF)
Du hast in diesem Themenblock bereits gelernt, Clusteringverfahren einzusetzen. Wie aber evaluiert man diese und interpretiert die resultierenden
Kurs
Presentation: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Mediathek
C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Präsentation
Presentation: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Mediathek
C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklären die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
Präsentation
Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Mediathek
C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Präsentation
Presentation: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Mediathek
C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreiben Neuronen als den
Präsentation
Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Mediathek
C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen
Präsentation
Presentation: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Mediathek
C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
Präsentation
Unterrichtsbaustein: BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung
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BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung
Foliensammlung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Unterrichtsbaustein
Handreichung: BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung
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BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung
Handreichung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit
Handreichung
Lernspiel: C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)
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C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“.
Lernspiel
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)
In diesem Video befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht und die uns
Video
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)
In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht
Kurs
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”
Interaktion
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