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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Video: ML explained – Was ist Data Engineering? (2/2)

ML explained – Was ist Data Engineering? (2/2)

Daten sind das neue Gold, aber um sie wirklich wertvoll zu machen, müssen sie gesucht, gereinigt und korrekt abgebaut werden. Hier kommt das Data

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Unterrichtsbaustein: Beispiele für KI-generierte Bilder

Beispiele für KI-generierte Bilder

Eine Anwendung von KI sind generative Large Language Models (LLMs) wie Google Gemini und ChatGPT. Der Begriff generativ bezieht sich auf alle KI-Tools

Unterrichtsbaustein

Presentation: G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2. Folien zum Video

G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2. Folien zum Video

Bei den Folien zum Video „G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2“ geht es um die Bedeutung der User Experience beim Design von (grafischen)

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion: Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (MP4)

Weiter geht es mit den Ausreißern. Dieses Wort ist in vorherigen Videos bereits mehrmals erwähnt worden, aber was ist denn ein Ausreißer eigentlich

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