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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (MP4)
Mediathek
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...
Video
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (PDF)
Mediathek
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...
Kurs
Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (MP4)
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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 (...
Video
Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Verzerrungen und Repräsentativität (PDF)
Von dem Wort Bias hast du sicher schon eine Menge gehört. Doch was genau ist das eigentlich? In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit...
Kurs
Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)
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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...
Kurs
Video: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)
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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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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur...
Video
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen...
Kurs
Video: Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)
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Woche 14 | Recht | Gleichheitsgrundsatz und Diskriminierungsverbote mit Blick auf KI (MP4)
In diesem Video geht es um die rechtlichen Grundlagen der für den KI-Einsatz relevanten Diskriminierungsverbote. Außerdem beschäftigen wir uns erneut...
Video
Kurs: Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
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Woche 9 | Programmierung | k-means Clustering mit Scikit-learn (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den Palmer Archipelago (Antarctica) Datensatz kennen, den wir mit dem k-means Algorithmus in Cluster aufteilen...
Kurs
Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
Interaktion
Interaktion: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netzwerke und die Mathe" aus Woche 10.
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Video: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (MP4)
In diesem Video fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
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Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)
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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.
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Interaktion: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)
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Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle in der Praxis" aus Woche 14.
Interaktion
Kurs: Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)
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Woche 4 | Programmierung | Module und Funktionen am Beispiel von NumPy (1) (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du Module und Funktionen in Python kennen. Du importierst Module und betrachtest als Beispiel das Modul NumPy, das...
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Kurs: Woche 4 | Programmierung | Statistik mit SciPy (PDF)
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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...
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