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Lernspiel: C7-6 Single Choice: FNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 1) (Quiz zum Video)
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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“.
Lernspiel
Lernspiel: C7-6 True/False-Set: Rekurrente neuronale Netze - Netzwerkarchitekturen (Teil 1) (Quiz zum Video)
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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
Arbeitsblatt: D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
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D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
Beim Arbeitsblatt „Datenbroker“ geht es um Unternehmen, die mit Daten handeln. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des Lehrmaterials für die
Arbeitsblatt
Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
Arbeitsblatt
Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
Video
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
Präsentation
Lernspiel: D3 Question Set: Parameter in maschinell gelernten Modellen (Quiz zum Video)
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D3 Question Set: Parameter in maschinell gelernten Modellen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
Lernspiel: D3 Single Choice: Parameter bei der linearen Regression (Quiz zum Video)
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Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
Lernspiel: D3 Sort the Paragraphs: Interpretierbarkeit von Modellen (Quiz zum Video)
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D3 Sort the Paragraphs: Interpretierbarkeit von Modellen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“.
Lernspiel
Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung
Video
Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (PDF)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (PDF)
Nachdem du nun weißt, was entscheidungsunterstützende KI-Systeme sind und auch das Konzept des Vertrauens in Systeme kennst, schauen wir uns in dem
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Video: Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (MP4)
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Mensch-KI-Interaktion | 03 | Fallbeispiele aus der Praxis (MP4)
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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)
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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit
Kurs
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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