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Kurs: Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (PDF)
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Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (PDF)
Zum Abschluss des Themenblocks schauen wir noch einmal zurück auf die Frage vom Anfang. Du hast neben einem Blick in die Geschichte und hinter die
Kurs
Video: Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)
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Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)
Zum Abschluss des Themenblocks schauen wir noch einmal zurück auf die Frage vom Anfang. Du hast neben einem Blick in die Geschichte und hinter die
Video
Video: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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Video: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
Video
Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
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Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
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C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)
Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
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Video: C1-2 Funktionen - Jedem x sein y (Video)
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C1-2 Funktionen - Jedem x sein y (Video)
Das Video zum Thema „C1-2 Funktionen - jedem x sein y“ erläutert die Grundlage für Beziehungen zwischen Daten: Funktionen. Das Video ist Teil des
Video
Interaktion: Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (Aufgabe 1)
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Generative Modelle | 02 | Geschichte generativer KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Material "Geschichte generativer KI" aus der Sektion “Generative Modelle”.
Interaktion
Video: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)
Zu Beginn dieses Themenblocks haben wir bereits darüber gesprochen, dass entscheidungsunterstützende KI-Systeme auch die aus “ihrer Sicht” beste
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Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (PDF)
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Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (PDF)
Zu Beginn dieses Themenblocks haben wir bereits darüber gesprochen, dass entscheidungsunterstützende KI-Systeme auch die aus “ihrer Sicht” beste
Kurs
Interaktion: KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)
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KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "ML-Nachhaltigkeitstools" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.
Interaktion
Interaktion: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)
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Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering" aus der Sektion “Generative Modelle”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Video: ML explained – Was sind MLOps? (3/3)
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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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