Die Lerneinheiten in dieser Liste gehören zum Kurs Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis. Möchten Sie auf den gesamten Kursinhalt zugreifen?
Woche 1
Willkommen zum Kurs
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Umfrage zum Kursstart
Umfrage
1.0 Teamvorstellung und Kursüberblick
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1.1 Übersicht Projekte + Aufbau Videos
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1.2 Übersicht Woche 1
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1.3 Einführung Jupyter Notebooks
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1.3 Einführung Jupyter Notebooks
Selbsttest
1.4.1 Grundlagen in Python
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1.4.2 Grundlagen in Python
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1.4 Grundlagen Python
Selbsttest
1.5 Programmierbibliotheken
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1.5 Programmierbibliotheken
Selbsttest
1.6 Recap: Begriffe und Definitionen
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1.6 Recap: Begriffe und Definitionen
Selbsttest
1.7 Bereiche von Machine Learning
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1.7 Bereiche von Machine Learning
Selbsttest
1.8.1 Hauspreise in Kalifornien
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1.8.2 Hauspreise in Kalifornien
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1.8.3 Hauspreise in Kalifornien
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1.8 Hauspreise in Kalifornien
Selbsttest
1.9 Ergebnis und Auswertung
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1.9 Ergebnis und Auswertung
Selbsttest
Hot Topic: Reinforcement Learning
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Hot Topic: Reinforcement Learning
Selbsttest
Hot Topic: Model Governance
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Hot Topic: Model Governance
Selbsttest
1.10 Zusammenfassung Woche 1
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 1
Benoteter Test
Woche 2
Willkommen zu Kurswoche 2
Text
2.1 Übersicht Woche 2
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2.2 Einführung Recommender Systems
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2.2 Einführung Recommender Systems
Selbsttest
2.3 Erster Blick in die Daten
Video
2.3 Erster Blick in die Daten
Selbsttest
2.4 Grundlagen Datenbereinigung
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2.4 Grundlagen Datenbereinigung
Selbsttest
2.5 Recommender Systems 1
Video
2.5 Recommender Systems 1
Selbsttest
2.6 Recommender Systems 2
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2.6 Recommender Systems 2
Selbsttest
2.7 Ergebnis und Auswertung
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2.8 Zusammenfassung Woche 2
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Hot Topic: AutoML Systeme
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Hot Topic: AutoML Systeme
Selbsttest
Hot Topic: Federated Learning
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Hot Topic: Federated Learning
Selbsttest
Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 2
Benoteter Test
Woche 3
Willkommen zu Kurswoche 3
Text
Nachtrag zu Woche 2: One-Hot-Encoding
Text
3.1 Übersicht Woche 3
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3.2 Datenformate
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3.2 Datenformate
Selbsttest
3.3 Datenrepräsentationen
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3.3 Datenrepräsentationen
Selbsttest
3.4 Hyperparameter
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3.4 Hyperparameter
Selbsttest
3.5.1 Sentiment Analyse
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3.5.2 Sentiment Analyse
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3.5 Sentiment Analysis
Selbsttest
3.6 Mehr Daten, bessere Ergebnisse
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3.6 Mehr Daten, bessere Ergebnisse
Selbsttest
3.7 Datenlabeling
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3.7 Datenlabeling
Selbsttest
Hot Topic: Forschung & Gründung am HPI
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Hot Topic: Large-scale Language Models
Video
Hot Topic: Large-scale Language Models
Selbsttest
3.8 Zusammenfassung von Woche 3
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Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 3
Benoteter Test
Woche 4
Willkommen zu Kurswoche 4
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Nachtrag: Klassifikation vs. Regression vs. Clustering und F1-Score
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4.1 Übersicht von Woche 4
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4.2 Einführung Computer Vision
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4.2 Einführung Computer Vision
Selbsttest
4.3 Erster Blick in die Daten
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4.3 Erster Blick in die Daten
Selbsttest
4.4.1 Grundlagen der Datenbeschaffung
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4.4.2 Grundlagen der Datenbeschaffung
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4.4 Grundlagen der Datenbeschaffung
Selbsttest
4.5 Bilderkennung 1
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4.6 Bilderkennung 2
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4.6 Bilderkennung
Selbsttest
4.7 Auswertung und Ergebnis
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Hot Topic: Bias und Fairness in ML
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Hot Topic: Bias und Fairness in ML
Selbsttest
Hot Topic: Explainability
Video
Hot Topic: Explainability
Selbsttest
4.8 Zusammenfassung Woche 4
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4.9 Abschließende Worte
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Dankeschön, abschließende Worte und die Zukunft
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Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 4
Benoteter Test