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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)
Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz" aus der Sektion “Explainable, Hybrid
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Informationsblatt "Friseur und Friseurin"
Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Friseurinnen und Friseure: Beispiele für Rohstoffnutzung, Rohstoffnutzung im Betrieb einen Leitfaden
Arbeitsblatt
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Informationsblatt „Gärtner und Gärtnerin, Garten- und Landschaftsbau“
Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Gärtnerinnen und Gärtner im Garten- und Landschfatsbau. Die Materialien wurden iterativ entwickelt
Arbeitsblatt
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Informationsblatt „Gärtner und Gärtnerin, Gemüse- und Obstbau“
Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Gärtnerinnen und Gärtner im Gemüse- und Obstbau. Die Materialien wurden iterativ entwickelt: Desktop
Arbeitsblatt
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (MP4)
In diesem Video lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über verschiedene
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (PDF)
In diesem Video-Transkript lernen wir die Grundidee hinter der automatischen Analyse von Sentimenten kennen und verschaffen uns einen Überblick über
Kurs
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (PDF)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
Kurs
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Aufbau des menschlichen visuellen Cortex (MP4)
Du weißt nun, dass Bildklassifikationsmodelle auf annotierten Bildern trainiert werden. Jetzt fangen wir mit der Beschreibung der Modelle selbst an
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Interpretation und Evaluation Sentiment Analyse (MP4)
In diesem Video lernen wir, welches gebräuchliche Metriken zur Evaluation von Sentiment Analyse sind. Vor allem aber beschäftigen wir uns mit der
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