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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen...
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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...
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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,...
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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...
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C1-3 Drag and Drop: Lesen Sie die Steigung der Linien ab! (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“.
Lernspiel
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C1-3 Drag the Words: Ordnen Sie den Geraden ihre Steigung zu (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“.
Lernspiel
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C1-4 Drag and Drop: Ordnen Sie den Geraden ihre Funktionsgleichung zu (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“.
Lernspiel
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C1-4 Fill in the Blanks: Lesen Sie die y-Achsenabschnitte ab (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“.
Lernspiel
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C1-4 Fill the Blanks: Geben Sie die Funktionsgleichung der Geraden an (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“.
Lernspiel
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C7-6 Single Choice: FNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 1) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“.
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C7-6 True/False-Set: Rekurrente neuronale Netze - Netzwerkarchitekturen (Teil 1) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“.
Lernspiel
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C2-1 Drag and Drop: Welche Daten gehören zu welcher Irisart? (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe „Irisarten bestimmen“ aus dem Jupyter Notebook...
Lernspiel
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C2-2 Single Choice: Standardabweichung der Kelchblattlängen - Jupyter Notebook (Quiz zum Video)
Beim Quiz 5 zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe aus dem Jupyter Notebook...
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