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Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (PDF)

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Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video-Transkript lernst du gute

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Willkommen zu unserem heutigen Video-Transkript, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von

Unterrichtsplanung: Fachexkurs Asbest

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In diesem Selbstlernkurs (freier Zugang) sind die für einen Elektroniker/ eine Elektronikerin wichtigsten Punkte zum Thema Asbest im beruflichen

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Im Lernmodul „Selbstkompetenz“ erfahren Sie, wie Sie Ihre eigene, persönliche und berufliche Entwicklungen weitgehend unabhängig von äußeren

Kurs: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (PDF)

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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte

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Kurs: Generative Modelle | 05 | Urheberschaft bei generativen KI-Erzeugnissen (PDF)

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Bei allen technischen Betrachtungen dürfen wir natürlich auch das deutsche Recht nicht vernachlässigen. In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit der

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Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann

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Willkommen zu diesem Video-Transkript, in dem wir uns den verschiedenen Aspekten der Nachhaltigkeit in der Künstlichen Intelligenz widmen. Künstliche

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Das Lernmodul „Menschen mit Autismus-Spektrum-Störung - Grundlagen“ vermittelt grundlegende Inhalte zum Kommunikationsverhalten von Menschen mit

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Moodle ist das wohl beliebteste Learning Managemnet System (LMS) auf dem Markt, u.a. auch deswegen, da es als Open Source-Software von jeder Schule

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (PDF)

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Herzlich willkommen zum Themenblock “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”! In diesem Video-Transkript erfährst du, um welches Thema und

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Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können

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Du hast nun einen Überblick über die Lern- und Problemtypen und kennst verschiedene Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. Aber wie wählt man

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