Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für EinsteigerJohannes Hötter, Christian Warmuth (Masterstudenten)

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Woche 1

Wesentliche Unterschiede herkömmlicher Programmierung und der Entwicklung selbstlernender Programme

Willkommen zum Kurs

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Umfrage zum Kursstart

Опитування

1.0 Teamvorstellung und Kursüberblick

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1.1 Übersicht Woche 1

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1.2 Das Bild in den Medien

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1.2 Das Bild in den Medien

Самоперевірка

1.3 Was ein Computer gut kann

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1.3 Was ein Computer gut kann

Самоперевірка

1.4 Gegenüberstellung

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1.4 Gegenüberstellung

Самоперевірка

1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)

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1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)

Самоперевірка

1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)

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1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)

Самоперевірка

1.6 Warum jetzt?

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1.6 Warum jetzt?

Самоперевірка

1.7 Wer muss Machine Learning verstehen?

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1.7 Wer muss Machine Learning verstehen

Самоперевірка

1.8 Ein Projekt von A bis Z

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1.8 Ein Projekt von A bis Z

Самоперевірка

1.9 Fazit Woche 1

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 1

Оцінюваний тест

Woche 2

Grundlegende Konzepte überwachten, nicht überwachten und verstärkenden Lernens, Unterschiede in der Datenbereitstellung, konkreter Anwendungsfall

Willkommen zu Kurswoche 2

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Nachtrag zu Woche 1

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2.1 Übersicht Woche 2

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2.2 Machine Learning

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2.2 Machine Learning

Самоперевірка

2.3 Supervised Learning

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2.3 Supervised Learning

Самоперевірка

2.4 Unsupervised Learning

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2.4 Unsupervised Learning

Самоперевірка

2.5 Semisupervised Learning

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2.5 Semisupervised Learning

Самоперевірка

2.6 Reinforcement Learning

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2.6 Reinforcement Learning

Самоперевірка

2.7 Datenbereitstellung

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2.7 Datenbereitstellung

Самоперевірка

2.8.1 Evaluationsmetriken (1)

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2.8.1 Evaluationsmetriken (1)

Самоперевірка

2.8.2 Evaluationsmetriken (2)

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2.8.2 Evaluationsmetriken (2)

Самоперевірка

2.9 Fazit Woche 2

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 2

Оцінюваний тест

Woche 3

Einführung in den Prozess, wie ein selbstlernender Algorithmus im Rahmen überwachten Lernens zum Beispiel Muster erkennen kann

Willkommen zu Kurswoche 3

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3.1 Übersicht Woche 3

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3.2 Allgemeines Konzept Supervised Learning

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3.2 Allgemeines Konzept Supervised Learning

Самоперевірка

3.3 No-Free-Lunch-Theorem

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3.3 No-Free-Lunch Theorem

Самоперевірка

3.4 Aufbau Fallbeispiele

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3.5 K-Nächste-Nachbarn

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3.5 K-Nächste-Nachbarn

Самоперевірка

3.6 Entscheidungsbäume

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3.6 Entscheidungsbäume

Самоперевірка

3.7 Regression

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3.7 Regression

Самоперевірка

3.8.1 Künstliche neuronale Netze (1)

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3.8.2 Künstliche neuronale Netze (2)

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3.8.2 Künstliche neuronale Netze

Самоперевірка

3.9 Ensemble Learning

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3.9 Ensemble Learning

Самоперевірка

Exkurs 1 Bilder und Texte

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3.10 Fazit Woche 3

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 3

Оцінюваний тест

Woche 4

Ausblick auf das Fortschrittstempo bei künstlicher Intelligenz, Diskussion wesentlicher ethischer Grundsätze

Willkommen zu Kurswoche 4

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Nachtrag zu Woche 2 + 3: instanzbasiertes- und parametrisiertes Training, Datenannotationen

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4.1 Übersicht Woche 4

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4.2 Blickwinkel und Akteure

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4.2 Blickwinkel und Akteure

Самоперевірка

4.3 Mehrwert und Anwendungsgebiete

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4.4 Einschränkungen generell

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4.4 Einschränkungen generell

Самоперевірка

4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)

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4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)

Самоперевірка

4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)

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4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)

Самоперевірка

4.6 Was wissen wir wirklich?

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4.6 Was wissen wir wirklich?

Самоперевірка

4.7 Diskriminierung

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4.7 Diskriminierung

Самоперевірка

4.8 Einfluss auf das tägliche Leben

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4.8 Einfluss auf das tägliche Leben

Самоперевірка

Exkurs 2 Deep Fakes

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4.9 Ethik und Moral

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4.9 Ethik und Moral

Самоперевірка

4.10 Fazit Woche 4

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4.11 Abschließende Worte

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 4

Оцінюваний тест

Abschlussprüfung

Die Abschlussprüfung findet während Kurswoche 4 statt.

Informationen zur Abschlussprüfung

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Abschlussprüfung

Оцінюваний тест