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Presentation: Modul 3: Analysieren und reflektieren - Lehrvortrag Fake News und manipulierte Bilder/Videos: Relevanz im Büroalltag (pptx)
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Modul 3: Analysieren und reflektieren - Lehrvortrag Fake News und manipulierte Bilder/Videos: Relevanz im Büroalltag (pptx)
Die Folien des Lehrvortrags beschäftigen sich mit der Frage, welche Relevanz Fake News, manipulierte Bilder und Videos im Büroalltag haben.
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Presentation: Modul 3: Analysieren und reflektieren - Lehrvortrag Fake News und manipulierte Bilder/Videos: Relevanz im Büroalltag (pdf)
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Modul 3: Analysieren und reflektieren - Lehrvortrag Fake News und manipulierte Bilder/Videos: Relevanz im Büroalltag (pdf)
Die Folien des Lehrvortrags beschäftigen sich mit der Frage, welche Relevanz Fake News, manipulierte Bilder und Videos im Büroalltag haben.
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Video: Luft-/Winddichtheit - Was ist der Sd-Wert?
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Luft-/Winddichtheit - Was ist der Sd-Wert?
In diesem Video werden Unterschiede zwischen verschiedenen "Dampfbremsfolien" erklärt. Dabei wird insbesondere auf die Kenngröße "Sd-Wert" eingegangen
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Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
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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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Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
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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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Presentation: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
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Presentation: A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Folien zum Video)
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A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigen am Beispiel eines
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Presentation: A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Folien zum Video)
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A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „A2-2 KI-Modelle: Wofür sie gut sind - Beispiel Entscheidungsbäume“ erklären, inwiefern ein KI-Modell abstraktes Wissen darstellt
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Video: Backwarenabfälle Teil 1a: Backwarenverluste - Lebensmittelabfälle
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Backwarenabfälle Teil 1a: Backwarenverluste - Lebensmittelabfälle
Das Material ist Teil einer umfassenden Darstellung der Bedeutung von Backwarenverlusten mit dem Schwerpunkt „Lebensmittelverluste“. Es ist ein
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Presentation: C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Folien zum Video)
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C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklären Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von
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Presentation: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklären sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs)
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Presentation: C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklären, was man unter dem y
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Presentation: C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
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Die Folien zum Video „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklären die Standardabweichung als Maß dafür, wie
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Video: Backwarenabfälle Teil 2b: Drei Formen des ökologischen Fußabdrucks
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Backwarenabfälle Teil 2b: Drei Formen des ökologischen Fußabdrucks
Das Material ist Teil einer umfassenden Darstellung der Bedeutung von Backwarenverlusten mit dem Schwerpunkt „Ökologischer Fußabdruck“. Es ist ein
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Presentation: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Folien zum Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklären die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt
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Video: Backwarenabfälle Teil 1b: Backwarenverluste - Ursachen und Probleme
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Backwarenabfälle Teil 1b: Backwarenverluste - Ursachen und Probleme
Das Material ist Teil einer umfassenden Darstellung der Bedeutung von Backwarenverlusten mit dem Schwerpunkt „Ursachen und Probleme“. Es ist ein
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Video: Backwarenabfälle Teil 3: Entsorgungs- und Verwertungswege und rechtliche Rahmenbedingungen
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Backwarenabfälle Teil 3: Entsorgungs- und Verwertungswege und rechtliche Rahmenbedingungen
Das Material ist Teil einer umfassenden Darstellung der Bedeutung von Backwarenverlusten mit den Schwerpunkten „Entsorgung und Verwertung“. Es ist ein
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Presentation: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)
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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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