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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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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation
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Woche 6 | Programmierung | Logistische Regression mit Scikit-learn (MP4)
In diesem Video erfährst du, wie du eine logistische Regression in Python durchführen kannst.
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (PDF)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”! In diesem Video-Transkript erfährst du, um welches Thema und
Kurs
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”! In diesem Video erfährst du, um welches Thema und welche
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B5-3 Eigenschaften des Vigenère-Verfahrens. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Quiz zum Thema Eigenschaften des Vigenère-Verfahrens. Es gehört zum Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste
Lernspiel
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B5-3 Schlüssel bei Vigenère. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Schlüssel bei Vigenère. Es gehört zum Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das
Lernspiel
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B5-3 Verschlüsselung mit Vigenère. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Multiple-Choice-Quiz zum Thema Verschlüsselung mit Vigenère. Es gehört zum Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das
Lernspiel
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B5-3 Vigenère versus Ersetzungstabelle. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Quiz zum Thema Vigenère versus Ersetzungstabelle. Es gehört zum Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste
Lernspiel
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G1-2 Drag the Words: Recommender-System. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zum Thema Recommender-System. Es gehört zum Video „G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 -
Lernspiel
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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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