Die Lerneinheiten in dieser Liste gehören zum Kurs Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis. 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 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
Lernmaterial
1.4.1 Grundlagen in Python
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1.4.2 Grundlagen in Python
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1.4 Grundlagen Python
Lernmaterial
1.5 Programmierbibliotheken
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1.5 Programmierbibliotheken
Lernmaterial
1.6 Recap: Begriffe und Definitionen
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1.6 Recap: Begriffe und Definitionen
Lernmaterial
1.7 Bereiche von Machine Learning
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1.7 Bereiche von Machine Learning
Lernmaterial
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
Lernmaterial
1.9 Ergebnis und Auswertung
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1.9 Ergebnis und Auswertung
Lernmaterial
Hot Topic: Reinforcement Learning
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Hot Topic: Reinforcement Learning
Lernmaterial
Hot Topic: Model Governance
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Hot Topic: Model Governance
Lernmaterial
1.10 Zusammenfassung Woche 1
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 1
Lernmaterial
Willkommen zu Kurswoche 2
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2.1 Übersicht Woche 2
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2.2 Einführung Recommender Systems
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2.2 Einführung Recommender Systems
Lernmaterial
2.3 Erster Blick in die Daten
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2.3 Erster Blick in die Daten
Lernmaterial
2.4 Grundlagen Datenbereinigung
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2.4 Grundlagen Datenbereinigung
Lernmaterial
2.5 Recommender Systems 1
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2.5 Recommender Systems 1
Lernmaterial
2.6 Recommender Systems 2
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2.6 Recommender Systems 2
Lernmaterial
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
Lernmaterial
Hot Topic: Federated Learning
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Hot Topic: Federated Learning
Lernmaterial
Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 2
Lernmaterial
Willkommen zu Kurswoche 3
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Nachtrag zu Woche 2: One-Hot-Encoding
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3.1 Übersicht Woche 3
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3.2 Datenformate
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3.2 Datenformate
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3.3 Datenrepräsentationen
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3.3 Datenrepräsentationen
Lernmaterial
3.4 Hyperparameter
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3.4 Hyperparameter
Lernmaterial
3.5.1 Sentiment Analyse
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3.5.2 Sentiment Analyse
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3.5 Sentiment Analysis
Lernmaterial
3.6 Mehr Daten, bessere Ergebnisse
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3.6 Mehr Daten, bessere Ergebnisse
Lernmaterial
3.7 Datenlabeling
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3.7 Datenlabeling
Lernmaterial
Hot Topic: Forschung & Gründung am HPI
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Hot Topic: Large-scale Language Models
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Hot Topic: Large-scale Language Models
Lernmaterial
3.8 Zusammenfassung von Woche 3
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Lesematerial
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Hausaufgabe Woche 3
Lernmaterial
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
Lernmaterial
4.3 Erster Blick in die Daten
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4.3 Erster Blick in die Daten
Lernmaterial
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
Lernmaterial
4.5 Bilderkennung 1
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4.6 Bilderkennung 2
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4.6 Bilderkennung
Lernmaterial
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
Lernmaterial
Hot Topic: Explainability
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Hot Topic: Explainability
Lernmaterial
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
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Hausaufgabe Woche 4
Lernmaterial