Die Lerneinheiten in dieser Liste gehören zum Kurs Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger. Möchten Sie auf den gesamten Kursinhalt zugreifen?
Willkommen zum Kurs
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Umfrage zum Kursstart
Umfrage
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
Lernmaterial
1.3 Was ein Computer gut kann
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1.3 Was ein Computer gut kann
Lernmaterial
1.4 Gegenüberstellung
Video
1.4 Gegenüberstellung
Lernmaterial
1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)
Video
1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)
Lernmaterial
1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)
Video
1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)
Lernmaterial
1.6 Warum jetzt?
Video
1.6 Warum jetzt?
Lernmaterial
1.7 Wer muss Machine Learning verstehen?
Video
1.7 Wer muss Machine Learning verstehen
Lernmaterial
1.8 Ein Projekt von A bis Z
Video
1.8 Ein Projekt von A bis Z
Lernmaterial
1.9 Fazit Woche 1
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Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 1
Lernmaterial
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
Video
2.2 Machine Learning
Lernmaterial
2.3 Supervised Learning
Video
2.3 Supervised Learning
Lernmaterial
2.4 Unsupervised Learning
Video
2.4 Unsupervised Learning
Lernmaterial
2.5 Semisupervised Learning
Video
2.5 Semisupervised Learning
Lernmaterial
2.6 Reinforcement Learning
Video
2.6 Reinforcement Learning
Lernmaterial
2.7 Datenbereitstellung
Video
2.7 Datenbereitstellung
Lernmaterial
2.8.1 Evaluationsmetriken (1)
Video
2.8.1 Evaluationsmetriken (1)
Lernmaterial
2.8.2 Evaluationsmetriken (2)
Video
2.8.2 Evaluationsmetriken (2)
Lernmaterial
2.9 Fazit Woche 2
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 2
Lernmaterial
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
Lernmaterial
3.3 No-Free-Lunch-Theorem
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3.3 No-Free-Lunch Theorem
Lernmaterial
3.4 Aufbau Fallbeispiele
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3.5 K-Nächste-Nachbarn
Video
3.5 K-Nächste-Nachbarn
Lernmaterial
3.6 Entscheidungsbäume
Video
3.6 Entscheidungsbäume
Lernmaterial
3.7 Regression
Video
3.7 Regression
Lernmaterial
3.8.1 Künstliche neuronale Netze (1)
Video
3.8.2 Künstliche neuronale Netze (2)
Video
3.8.2 Künstliche neuronale Netze
Lernmaterial
3.9 Ensemble Learning
Video
3.9 Ensemble Learning
Lernmaterial
Exkurs 1 Bilder und Texte
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3.10 Fazit Woche 3
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Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 3
Lernmaterial
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
Video
4.2 Blickwinkel und Akteure
Lernmaterial
4.3 Mehrwert und Anwendungsgebiete
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4.4 Einschränkungen generell
Video
4.4 Einschränkungen generell
Lernmaterial
4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)
Video
4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)
Lernmaterial
4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)
Video
4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)
Lernmaterial
4.6 Was wissen wir wirklich?
Video
4.6 Was wissen wir wirklich?
Lernmaterial
4.7 Diskriminierung
Video
4.7 Diskriminierung
Lernmaterial
4.8 Einfluss auf das tägliche Leben
Video
4.8 Einfluss auf das tägliche Leben
Lernmaterial
Exkurs 2 Deep Fakes
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4.9 Ethik und Moral
Video
4.9 Ethik und Moral
Lernmaterial
4.10 Fazit Woche 4
Video
4.11 Abschließende Worte
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Lesematerial
Text
Hausaufgabe Woche 4
Lernmaterial