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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 02 | Fallbeispiel und Pipeline (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Fallbeispiel und Pipeline" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Pseudonymisierung und Anonymisierung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Konsistente Daten" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (Aufgabe 2)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Menschen und Wahrscheinlichkeiten" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (Aufgabe 1)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Menschen und Wahrscheinlichkeiten" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.

Kurs: KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (PDF)

KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (PDF)

Herzlich willkommen zu diesem Video-Transkript. Wir schauen uns heute die sogenannte Ambiguitätstoleranz an. Wie im Eingangsvideo erläutert

Interaktion: Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (Aufgabe 1)

Woche 12 | Daten | Textrepräsentation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Textrepräsentation" aus Woche 12.

Interaktion: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 3)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Überwachtes Lernen" aus Woche 5.

Interaktion: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 2)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Überwachtes Lernen" aus Woche 5.

Interaktion: Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 1)

Woche 5 | Theorie | Überwachtes Lernen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Überwachtes Lernen" aus Woche 5.

Kartenausschnitt:

Christian-Schmidt-Schule Neckarsulm Gewerbliche Schule (Hauptstelle)

Odenwaldstraße 5
74172 Neckarsulm

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der decision tree (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der decision tree" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)

In dem Interview mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendungsmöglichkeiten von Textverarbeitungsmethoden in den Geisteswissenschaften.

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (PDF)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (PDF)

Eine Herangehensweise im Umgang in der Interpretierbarkeit von KI-Methoden ist das sogenannte SHAP-Framework. SHAP steht dabei für SHapley Additive

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