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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)

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”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)

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”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Video: ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)

Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised

Anleitung: Prompting-Hinweise für Lehrkräfte: Leitfaden nach den HASE- und KI-Modellen

Prompting-Hinweise für Lehrkräfte: Leitfaden nach den HASE- und KI-Modellen

Hinweise und Richtlinien für die Erstellung von Prompts unterscheiden sich je nach verwendetem Anbieter bzw. KI-Modell und verändern sich dabei

Presentation: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)

C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)

In den Folien zum Video „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch

Presentation: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)

C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit

Presentation: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)

C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training

Video: B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)

B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)

Das Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigt sich mit dem Thema Datensicherheit. Wie zum Beispiel im Video „A1-2 Daten

Video: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)

C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)

Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)

Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)

Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere

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