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Video: Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

Woche 4 | Theorie | Statistische Konzepte (MP4)

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

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

Kurs: Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (PDF)

Woche 5 | Daten | Visualisierung von Daten (PDF)

In diesem Video-Transkript wird dir gezeigt, wie du dich mithilfe von Datenvisualisierung besser in deinen Daten auskennst. Du lernst einige

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

Video: Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (MP4)

Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (MP4)

In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised learning vor

Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich

Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)

In diesem Video-Transkript tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen

Video: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (MP4)

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In diesem Video tauchst du auch beim Programmieren in die Statistik ein. Du lernst, wichtige statistische Kennzahlen in Python zu berechnen. Dafür

Kurs: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

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

Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine

Kurs: Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

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In diesem Video-Transkript beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised

Video: Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (MP4)

Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (MP4)

In diesem Video stellen wir Definitionen für "Künstliche Intelligenz" vor und hinterfragen sie kritisch. Außerdem beschreiben wir die Vorstellung von

Kurs: Woche 1 | Theorie | Einführung in die KI (PDF)

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In diesem Video-Transkript stellen wir Definitionen für "Künstliche Intelligenz" vor und hinterfragen sie kritisch. Außerdem beschreiben wir die

Video: Woche 1 | Theorie | Geschichte der KI 1 (MP4)

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

Kurs: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie

Video: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (MP4)

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In diesem Video geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren gelernt wird

Kurs: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (PDF)

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In diesem Video-Transkript geht es intensiver um das Überwachte Lernen. Wir schauen uns an, wie beim so genannten Training aus Input-Output-Paaren

Kurs: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (PDF)

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In diesem Video-Transkript wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des

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