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Rahmenlehrpläne

Video: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (MP4)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (PDF)

In dem zweiten Teil des Interviews mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendung von Topic Modelling für die automatisierte Themenerkennung aus

Video: Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)

Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (MP4)

Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Gedächtnis und Sprachmodelle (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 06 | Gedächtnis und Sprachmodelle (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Gedächtnis und Sprachmodelle" aus der Sektion “Generative Modelle”.

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Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Entscheidungsunterstützende KI (Aufgabe 1)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Entscheidungsunterstützende KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Entscheidungsunterstützende KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)

Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)

In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.

Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

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Interaktion: Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)

Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg" aus Woche 11.

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Kurs: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (PDF)

In diesem Video-Transkript stellen wir wichtige statistische Konzepte vor, die wir im Zusammenhang mit KI kennen sollten und uns im Umgang mit Daten

Video: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (MP4)

In diesem Video schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik und ein

Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (PDF)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (PDF)

Wir haben bisher viel über Vertrauen gesprochen: Was es im Kontext von KI-Systemen ist, wovon es beeinflusst werden kann und wie sich zu viel und zu

Video: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (MP4)

Mensch-KI-Interaktion | 03 | Interaktion mit KI (MP4)

Wir haben bisher viel über Vertrauen gesprochen: Was es im Kontext von KI-Systemen ist, wovon es beeinflusst werden kann und wie sich zu viel und zu

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns genauer mit der logistischen Regression, die aber im Gegensatz zur linearen Regression zum Klassifizieren

Video: Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)

Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (MP4)

In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind

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