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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
Präsentation
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
Präsentation
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Gewappnet gegen faule Social-Media-Tricks | Video 2 "Social Media als Rabbit Hole - Von der Empfehlung zur Verführung"
Eigentlich wollten unsere Jugendlichen nur ein kurzes Erklärvideo für den Biounterricht schauen. Dann wird ihnen ein weiteres empfohlen, und dann noch
Video
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Gewappnet gegen faule Social-Media-Tricks | Video 3 "Belohnungen durch Likes - wie Apps uns konditionieren"
Nochmal die App aktualisieren, kam ein Like dazu? Wie viele Leute haben meine Story gesehen? Wer hat etwas Neues gepostet? In den meisten Social-Media
Video
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C2-1 Drag and Drop: Welche Daten gehören zu welcher Irisart? (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe „Irisarten bestimmen“ aus dem Jupyter Notebook
Lernspiel
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
Präsentation
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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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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Präsentation
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
Präsentation
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C1-2 Funktionen - Jedem x sein y (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-2 Funktionen - jedem x sein y“ erläutern die Grundlage für Beziehungen zwischen Daten: Funktionen.
Präsentation
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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
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Gewappnet gegen faule Social-Media-Tricks | Video 1 "Der Social-Media-Algorithmus - dein ständiger Begleiter"
Ob TikTok, Instagram oder YouTube: Oft bekommen wir Werbung oder andere Empfehlungen für neue Videos in unseren Social-Media-Feeds angezeigt und
Video
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C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-1 Das Koordinatensystem - Was ist wo?“ erläutern die Grundlage zur grafischen Darstellung von Daten: das Koordinatensystem.
Präsentation
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
Präsentation
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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
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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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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Folien zum Video)
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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