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Arbeitsblatt: A4 Anwendungen - Arbeitsblatt Beispielanwendungen

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Das Arbeitsblatt „A4 Arbeitsblatt Beispielanwendungen“ eignet sich zur Analyse von einfachen KI-Beispielanwendungen. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des

Video: A1-0 Spiel zum Einstieg: Bestellen Sie Eis! (Video)

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Bei diesem Spiel zum Einstieg ins Thema maschinelles Lernen helfen die Auszubildenden der Einzelhandelskauffrau Yvonne am Eisstand an einer Tankstelle

Video: A1-1 Regression – Zahlen vorhersagen (Video)

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Das Video zum Thema "Regression: Zahlen vorhersagen" erklärt, was man beim Maschinellen Lernen unter Regression versteht. Es nimmt Bezug auf das Spiel

Video: A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)

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Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums

Video: A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen (Video)

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Im Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“ geht es darum, woher Trainingsdaten für KI-Modelle stammen und

Video: A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)

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Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben

Arbeitsblatt: B5-1 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren

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Beim Arbeitsblatt „B5-1 Arbeitsblatt: Ein historisches Verschlüsselungsverfahren“ wird Caesars Verschiebverfahren genutzt, um Texte zu verschlüsseln

Arbeitsblatt: B5-2 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle

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Beim Arbeitsblatt „B5-2 Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle“ probiert man mithilfe des Jupyter Notebooks „Monoalphabetische

Video: B5-4 Zeichenkodierung: Wie speichert der Computer Zeichen? (Video)

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Das Video „B5-4 Zeichenkodierung: Wie speichert der Computer Zeichen?“ erklärt, dass Zahlen und Zeichen im Computer im Binärsystem gespeichert und

Video: B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor (Video)

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Das Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreibt Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird erklärt, was

Video: C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)

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Das Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklärt an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist, und was die

Video: C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means (Video)

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Das Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ erklärt den Unterschied zwischen partitionierenden und hierarchischen Clusterverfahren

Video: C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung (Video)

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Das Video „C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung“ bespricht am Beispiel der sogenannten Silhouette, wie man die

Video: C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)

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Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann

Video: C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)

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Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das

Video: G1-1 Einführung in das Software Engineering: Teil 1 - Was ist Software Engineering? (Video)

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Das Video „G1-1 Einführung in das Software Engineering: Teil 1 - Was ist Software Engineering?“ erklärt, was mit dem Begriff Software Engineering

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Das Video „G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation“ erklärt aufbauend auf dem Video „G2-2 Einführung in

Video: G3-1 Software-Design und -Architektur: Teil 1 - Die Architektur von Software (Video)

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