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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Interaktion: Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)

Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (PDF)

Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei

Text: Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext

Chain-of-Thought-Methode beim Prompten im Ausbildungskontext

Der Text erklärt, wie man im Rahmen des Modells der vollständigen Handlung in der Ausbildung eine generative Künstlichen Intelligenz nutzen kann. Bei

Kurs: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (PDF)

In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum

Video: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg

Video: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (MP4)

Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (PDF)

Du hast im vorherigen Video gelernt, dass du in deiner Organisation persönliche Daten schützen musst. Doch was machst du, wenn genau diese

Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (PDF)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (PDF)

In diesem Video-Transkript starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (MP4)

In diesem Video starten wir mit sogenannten Baum-basierten Verfahren und beschäftigen uns intensiver mit einer bestimmten Art von Entscheidungsbäumen

Interaktion: KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)

KI und Ich | 07 | Die „weiße“ KI (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die „weiße“ KI" aus der Sektion “KI und Ich”.

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