Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis

Willkommen zum Kurs

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Umfrage zum Kursstart

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1.3 Einführung Jupyter Notebooks

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1.4 Grundlagen Python

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1.5 Programmierbibliotheken

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1.6 Recap: Begriffe und Definitionen

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1.7 Bereiche von Machine Learning

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1.8 Hauspreise in Kalifornien

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1.9 Ergebnis und Auswertung

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Hot Topic: Reinforcement Learning

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Hot Topic: Model Governance

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 1

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Willkommen zu Kurswoche 2

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2.2 Einführung Recommender Systems

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2.3 Erster Blick in die Daten

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2.4 Grundlagen Datenbereinigung

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2.5 Recommender Systems 1

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2.6 Recommender Systems 2

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Hot Topic: AutoML Systeme

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Hot Topic: Federated Learning

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 2

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Willkommen zu Kurswoche 3

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Nachtrag zu Woche 2: One-Hot-Encoding

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3.2 Datenformate

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3.3 Datenrepräsentationen

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3.4 Hyperparameter

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3.5 Sentiment Analysis

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3.6 Mehr Daten, bessere Ergebnisse

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3.7 Datenlabeling

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Hot Topic: Large-scale Language Models

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 3

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Willkommen zu Kurswoche 4

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Nachtrag: Klassifikation vs. Regression vs. Clustering und F1-Score

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4.2 Einführung Computer Vision

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4.3 Erster Blick in die Daten

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4.4 Grundlagen der Datenbeschaffung

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4.6 Bilderkennung

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Hot Topic: Bias und Fairness in ML

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Hot Topic: Explainability

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Dankeschön, abschließende Worte und die Zukunft

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Lesematerial

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Hausaufgabe Woche 4

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Informationen zur Abschlussprüfung

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Abschlussprüfung

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I like, I wish - was ist das?

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Regradings

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Umfrage zum Kursabschluss

Survey