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Effektives Prompting in der Ausbildung - Prompting-Techniken für den Einsatz von KI
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann Lehrkräfte in der beruflichen Bildung in vielerlei Hinsicht unterstützen. Eine der
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (MP4)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (PDF)
Nachdem wir uns bereits mit der Datenbeschaffung beschäftigt haben, folgt jetzt die Datenexploration. In diesem Kapitel schauen wir uns an, wie unsere
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte
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ML explained – Was sind MLOps? (3/3)
In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (PDF)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 01 | Einführung (MP4)
Die Qualität von Machine-Learning-Modellen steht und fällt mit den Daten. Daher beschäftigen wir uns in diesem Themenbereich ausschließlich mit Fragen
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (MP4)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (PDF)
Bei der Bildsegmentierung wird für jedes Bild eine Maske, also ein Bild, erstellt, in dem nur Regionen markiert werden, die das interessierende Objekt
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (PDF)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video-Transkript beschäftigen
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Techniken zur Dimensionsreduktion (MP4)
Im letzten Video haben wir gesehen, aus welchen Gründen wir Features zu unserem Datensatz hinzufügen könnten. In diesem Video beschäftigen wir uns mit
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
Du bist nun mit dem Aufbau eines typischen Convolutional Neural Networks vertraut. Aber es kann dir noch nicht dabei helfen, Bilder zu klassifizieren
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video beschäftigen wir uns mit Verzerrungen
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