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KI und Ich | 06 | KI-„Entscheidungen“ (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "KI-„Entscheidungen“" aus der Sektion “KI und Ich”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Hyperparameteroptimierung" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die
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Woche 4 | Ethik | Nachhaltigkeit (PDF)
Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Kurzeinführung in SHAP" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-
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Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)
In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik
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Woche 11 | Theorie | Optimierung und Wandern mit Gradientenabstieg (MP4)
In diesem Video schauen wir uns den Aufbau der Verlustfunktion oder Loss Function genauer an, wiederholen was eigentlich nochmal ein Gradient ist und
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Eine schaltbare CEE-Steckdose installieren
Diese Lernsituation ist Bestandteil einer Sammlung von Lernsituationen für die elektrotechnischen Handwerksberufe gemäß der Rahmenlehrpläne
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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Woche 10 | Anwendungsbeispiele | Know Your Data und TensorFlow Playground (MP4)
In diesem Video lernst du die beiden Websites Know Your Data und TensorFlow Playground kennen. Mit Know Your Data kannst du eine Vielzahl an typischen
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Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 1 (MP4)
In diesem Video lernst du etwas über den Ursprung und die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz - von der ersten Programmiererin Ada
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