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Presentation: C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay. Folien zum Video
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C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-3 Overfitting - Teil 3: Weight Decay“ erklären das Konzept von Weight Decay oder L2-Regularisierung zur Vermeidung von
Präsentation
Presentation: C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung. Folien zum Video
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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklären das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutern Batch
Präsentation
Presentation: G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders. Folien zum Video
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G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-2 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 2 - Stakeholders“ führen den Begriff der Stakeholder im Kontext von
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Presentation: G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation. Folien zum Video
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G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-3 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 3 - Anforderungsklassifikation“ erklären aufbauend auf dem Video „G2-2
Präsentation
Presentation: G2-4 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 4 - Prozesse zur Anforderungserhebung. Folien zum Video
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G2-4 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 4 - Prozesse zur Anforderungserhebung. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-4 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 4 - Prozesse zur Anforderungserhebung“ erklären, welche Prozesse zur
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)
Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video
Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (MP4)
Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video
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Interaktion: Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interpretable Machine Learning" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
Interaktion
Lernspiel: G4-5 Multiple Choice: UI-Design. Quiz zum Video
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G4-5 Multiple Choice: UI-Design. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema UI-Design. Es gehört zum Video „G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2“.
Lernspiel
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 07 | Von Bildern zu Daten. Das digitale Erfassen von alten Dokumenten (MP4)
Man könnte ja meinen, dass es dem Computer egal ist, ob man nun medizinische Bilder oder historische Akten analysiert. Dem Computer ist das auch egal
Video
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenannotation" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion
Presentation: G4-5 Software-Qualität: Teil 5 - Benutzbarkeit 2. Folien zum Video
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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)
Präsentation
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”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
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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”
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
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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”
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