The listed learning units belong to the course Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger. Do you want to access all course content?
Willkommen zum Kurs
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Umfrage zum Kursstart
Survey
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
Learning materials
1.3 Was ein Computer gut kann
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1.3 Was ein Computer gut kann
Learning materials
1.4 Gegenüberstellung
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1.4 Gegenüberstellung
Learning materials
1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)
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1.5.1 Einordnung von Fachbegriffen (1)
Learning materials
1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)
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1.5.2 Einordnung von Fachbegriffen (2)
Learning materials
1.6 Warum jetzt?
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1.6 Warum jetzt?
Learning materials
1.7 Wer muss Machine Learning verstehen?
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1.7 Wer muss Machine Learning verstehen
Learning materials
1.8 Ein Projekt von A bis Z
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1.8 Ein Projekt von A bis Z
Learning materials
1.9 Fazit Woche 1
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 1
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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
Learning materials
2.3 Supervised Learning
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2.3 Supervised Learning
Learning materials
2.4 Unsupervised Learning
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2.4 Unsupervised Learning
Learning materials
2.5 Semisupervised Learning
Video
2.5 Semisupervised Learning
Learning materials
2.6 Reinforcement Learning
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2.6 Reinforcement Learning
Learning materials
2.7 Datenbereitstellung
Video
2.7 Datenbereitstellung
Learning materials
2.8.1 Evaluationsmetriken (1)
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2.8.1 Evaluationsmetriken (1)
Learning materials
2.8.2 Evaluationsmetriken (2)
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2.8.2 Evaluationsmetriken (2)
Learning materials
2.9 Fazit Woche 2
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 2
Learning materials
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
Learning materials
3.3 No-Free-Lunch-Theorem
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3.3 No-Free-Lunch Theorem
Learning materials
3.4 Aufbau Fallbeispiele
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3.5 K-Nächste-Nachbarn
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3.5 K-Nächste-Nachbarn
Learning materials
3.6 Entscheidungsbäume
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3.6 Entscheidungsbäume
Learning materials
3.7 Regression
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3.7 Regression
Learning materials
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
Learning materials
3.9 Ensemble Learning
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3.9 Ensemble Learning
Learning materials
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
Learning materials
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
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4.3 Mehrwert und Anwendungsgebiete
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4.4 Einschränkungen generell
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4.4 Einschränkungen generell
Learning materials
4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)
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4.5.1 Wichtigkeit der Daten (1)
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4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)
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4.5.2 Wichtigkeit der Daten (2)
Learning materials
4.6 Was wissen wir wirklich?
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4.6 Was wissen wir wirklich?
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4.7 Diskriminierung
Video
4.7 Diskriminierung
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4.8 Einfluss auf das tägliche Leben
Video
4.8 Einfluss auf das tägliche Leben
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Exkurs 2 Deep Fakes
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4.9 Ethik und Moral
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4.9 Ethik und Moral
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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
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