Neue Seiten
- 22:11, 26. Mär. 2024 Zeitreihenanalyse (Versionen | bearbeiten) [25 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Time Series Analysis}}“)
- 22:11, 26. Mär. 2024 Time Series Analysis (Versionen | bearbeiten) [10.534 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Zeitreihenanalyse''' {{o}} Trend {{o}} Saisonalität {{o}} ARIMA {{o}} Exponentielle Glättung {{o}} Irreguläre Komponenten |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns mit dem Thema Zeitreihenanalyse – einer Methode zur Analyse von Zeitreihendaten, um Muster zu erkennen, Trends zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Zeitreihen sind Datensätze…“)
- 22:10, 26. Mär. 2024 TensorFlow (Versionen | bearbeiten) [8.940 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''TensorFlow''' {{o}} Grundlagen {{o}} Installation {{o}} Erste Schritte {{o}} Fortgeschrittene Konzepte |} = Einleitung = TensorFlow ist eine mächtige Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, entwickelt vom Google Brain Team. Diese Bibliothek ermöglicht es Ent…“)
- 22:08, 26. Mär. 2024 Sentiment Analysis (Versionen | bearbeiten) [9.593 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Sentiment Analysis''' {{o}} Natural Language Processing {{o}} Textanalyse {{o}} Computational Linguistics {{o}} Kundenfeedbackanalyse |} = Einleitung = {{:BRK}} = Sentiment Analysis = {{:BRK}} Sentiment Analysis, auch bekannt als Meinungsanalyse, ist ein faszinierendes Feld der künstlichen Intellig…“)
- 22:07, 26. Mär. 2024 Semantic Web (Versionen | bearbeiten) [8.704 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Semantic Web''' {{o}} RDF {{o}} OWL {{o}} SPARQL {{o}} URI |} {{:BRK}} = Einleitung = Das Semantic Web ist eine visionäre Erweiterung des traditionellen World Wide Web, bei der Informationen so strukturiert werden, dass sie nicht nur von Menschen, sondern auch von Computern verstanden und automatisch ve…“)
- 22:07, 26. Mär. 2024 Supervised Learning (Versionen | bearbeiten) [6.049 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Supervised Learning''' {{o}} Überblick {{o}} Regression {{o}} Klassifikation {{o}} Trainingsdaten {{o}} Testdaten |} {{:BRK}} = Einleitung = Im Rahmen dieses aiMOOCs werden wir uns intensiv mit dem Thema Supervised Learning auseinandersetzen. Supervised Learning, oder überwachtes Lernen, ist ein zen…“)
- 22:06, 26. Mär. 2024 Quality of Service (QoS) (Versionen | bearbeiten) [12.290 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Quality of Service (QoS)''' {{o}} Grundlagen {{o}} Implementierung {{o}} Herausforderungen {{o}} Zukunftsaussichten |} {{:BRK}} = Einleitung = Im digitalen Zeitalter, in dem die Zuverlässigkeit von Netzwerkverbindungen und die Qualität der ang…“)
- 22:05, 26. Mär. 2024 Random Forest (Versionen | bearbeiten) [9.571 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Random Forest''' {{o}} Ensemble-Lernverfahren {{o}} Entscheidungsbäume {{o}} Klassifikation {{o}} Regression |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit dem Random Forest, einem mächtigen Ensemble-Lernverfahren, das in der Welt der Maschinellen Lernens weit verbr…“)
- 22:04, 26. Mär. 2024 Principal Component Analysis (Versionen | bearbeiten) [39 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Principal Component Analysis (PCA)}}“)
- 22:02, 26. Mär. 2024 Robotics (Versionen | bearbeiten) [8.852 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Robotik''' {{o}} Industrierobotik {{o}} Medizinische Robotik {{o}} Servicerobotik {{o}} Explorationsrobotik |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns mit dem spannenden Gebiet der Robotik, einem zentralen Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit dem Design, der Konstruktion, dem Betrieb und der Anwendung von Robotern auseinandersetzt. Die Robotik…“)
- 22:01, 26. Mär. 2024 Principal Component Analysis (PCA) (Versionen | bearbeiten) [9.207 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Principal Component Analysis''' {{o}} Grundlagen {{o}} Anwendungsbereiche {{o}} Vorteile und Nachteile |} {{:BRK}} = Einleitung = Principal Component Analysis (PCA) ist eine weit verbreitete statistische Methode, die in verschiedenen Bereichen Anwendung findet, darunter Machine Learning, Statistik, Mustererkennung und Dat…“)
- 22:00, 26. Mär. 2024 Quantencomputing (Versionen | bearbeiten) [22 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Quantum Computing}}“)
- 22:00, 26. Mär. 2024 Quantum Computing (Versionen | bearbeiten) [9.322 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Quantencomputing''' {{o}} Quantenmechanik {{o}} Qubits {{o}} Quantenüberlagerung {{o}} Quantenverschränkung {{o}} Quantenkryptografie |} {{:BRK}} = Einleitung = Quantencomputing ist eine revolutionäre Technologie, die auf den Grundlagen der Quantenmechanik aufbaut. Im Gegensatz zu klassischen Co…“)
- 21:59, 26. Mär. 2024 Predictive Modeling (Versionen | bearbeiten) [9.436 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Predictive Modeling''' {{o}} Lineare Regression {{o}} Entscheidungsbäume {{o}} Neuronale Netze {{o}} Datenaufbereitung |} = Einleitung = Predictive Modeling ist eine statistische Technik, die darauf abzielt, zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorherzusagen, indem sie historische Daten analysiert. Diese Technik…“)
- 21:59, 26. Mär. 2024 Q-Learning (Versionen | bearbeiten) [15 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Q-learning}}“)
- 21:59, 26. Mär. 2024 Q-learning (Versionen | bearbeiten) [7.645 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Q-Learning''' {{o}} Verstärkungslernen {{o}} Maschinelles Lernen {{o}} Agent {{o}} Algorithmus |} {{:BRK}} = Einleitung = Q-Learning ist ein fundamentales Konzept im Bereich des maschinellen Lernens, speziell innerhalb des Reinforcement Learning|Reinforcement Learnings (Verstärkungsler…“)
- 21:54, 26. Mär. 2024 Overfitting (Versionen | bearbeiten) [10.625 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Overfitting''' {{o}} Modellkomplexität {{o}} Regularisierung {{o}} Cross-Validation {{o}} Dropout |} = Einleitung = Overfitting, oder Überanpassung, ist ein weitverbreitetes Phänomen im Bereich des maschinellen Lernens und der Statistik. Es tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt, inklusive des Rauschens und der Ausreißer, was zu einer schlechten Generalisierung auf…“)
- 21:53, 26. Mär. 2024 Mustererkennung (Versionen | bearbeiten) [24 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Pattern Recognition}}“)
- 21:53, 26. Mär. 2024 Pattern Recognition (Versionen | bearbeiten) [8.386 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Mustererkennung''' {{o}} Maschinelles Lernen {{o}} Deep Learning {{o}} Feature-Extraktion {{o}} Überwachtes Lernen |} {{:BRK}} = Einleitung = Mustererkennung ist ein faszinierender und essenzieller Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, Muster und Strukturen in Daten zu erken…“)
- 21:44, 26. Mär. 2024 Optimierungsverfahren (Versionen | bearbeiten) [18 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{: Optimization}}“)
- 21:43, 26. Mär. 2024 Optimization (Versionen | bearbeiten) [8.683 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Optimierungsverfahren''' {{o}} Gradientenabstiegsverfahren {{o}} Simulierte Abkühlung {{o}} Evolutionäre Algorithmen {{o}} Lineare Optimierung {{o}} Nichtlineare Optimierung |} {{:BRK}} = Einleitung = Optimization, zu Deutsch Optimierung, ist ein fundamentaler Prozess in vielen Bereichen der Mathematik, der Informatik, der Wirtschaftswissenschaften und der Ingenieurwissenschaften.…“)
- 21:43, 26. Mär. 2024 Object Recognition (Versionen | bearbeiten) [8.577 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Objekterkennung''' {{o}} Künstliche Intelligenz {{o}} Maschinelles Lernen {{o}} Neuronale Netze {{o}} Anwendungsbereiche |} = Einleitung = Object Recognition, auf Deutsch Objekterkennung, ist ein faszinierendes Feld der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computersystemen ermöglicht, Objekte in Bildern oder V…“)
- 21:42, 26. Mär. 2024 Neural Networks (Versionen | bearbeiten) [8.762 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Neuronal Networks''' {{o}} Eingabeschicht {{o}} Versteckte Schichten {{o}} Ausgabeschicht {{o}} Aktivierungsfunktion |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC tauchen wir in die faszinierende Welt der Neural Networks (Neuronale Netze) ein. Neuronale Netze s…“)
- 21:40, 26. Mär. 2024 Normalization (Versionen | bearbeiten) [8.754 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Normalisierung''' {{o}} Min-Max-Normalisierung {{o}} Z-Score-Normalisierung {{o}} Dezimalstellen-Verschiebung {{o}} Datenanalyse {{o}} Maschinelles Lernen |} = Einleitung = In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit dem Thema der Normalisierung, e…“)
- 21:39, 26. Mär. 2024 Neuronal Networks (Versionen | bearbeiten) [38 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Natural Language Processing (NLP)}}“)
- 21:39, 26. Mär. 2024 Natural Language Processing (NLP) (Versionen | bearbeiten) [9.381 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Neuronal Networks''' {{o}} Eingabeschicht {{o}} Versteckte Schichten {{o}} Ausgabeschicht {{o}} Aktivierungsfunktion |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC tauchen wir in die faszinierende Welt der Neural Networks (Neuronale Netze) ein. Neuronale Netze s…“)
- 21:39, 26. Mär. 2024 Multi-Layer Perceptron (MLP) (Versionen | bearbeiten) [9.656 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Multi-Layer Perceptron (MLP)''' {{o}} Künstliche neuronale Netze {{o}} Backpropagation {{o}} Aktivierungsfunktionen {{o}} Anwendungen von MLPs |} = Einleitung = In diesem aiMOOC erfährst Du alles über das Multi-Layer Perceptron (MLP), eine faszinierende Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, di…“)
- 21:38, 26. Mär. 2024 Machine Learning (ML) (Versionen | bearbeiten) [9.808 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Machine Learning''' {{o}} Überwachtes Lernen {{o}} Unüberwachtes Lernen {{o}} Verstärkungslernen {{o}} Ethik in KI |} = Einleitung = Machine Learning (ML) ist ein faszinierender und rasant wachsender Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu ve…“)
- 21:37, 26. Mär. 2024 Modelle in der Mathematik und Informatik (Versionen | bearbeiten) [11 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{: Model}}“)
- 21:37, 26. Mär. 2024 Model (Versionen | bearbeiten) [8.972 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Modelle in der Mathematik und Informatik''' {{o}} Statistische Modelle {{o}} Simulationsmodelle {{o}} KI-Modelle {{o}} Modellerstellung und -training |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC wirst Du alles über das Konzept eines Modells in der Mathematik und Inf…“)
- 21:36, 26. Mär. 2024 Natural Language Processing (Versionen | bearbeiten) [24 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Language Processing}}“)
- 21:36, 26. Mär. 2024 Language Processing (Versionen | bearbeiten) [9.155 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Natural Language Processing''' {{o}} NLU {{o}} NLG {{o}} Syntaktische Analyse {{o}} Semantische Analyse {{o}} Pragmatik |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns mit einem faszinierenden und rasant wachsenden Bereich der Informatik: dem Language Processing, auch bekannt als Verarbeitung natürlicher Sprach…“)
- 21:35, 26. Mär. 2024 Wissensrepräsentation (Versionen | bearbeiten) [29 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Knowledge Representation}}“)
- 21:35, 26. Mär. 2024 Knowledge Representation (Versionen | bearbeiten) [9.964 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Wissensrepräsentation''' {{o}} Logikbasierte Ansätze {{o}} Semantische Netzwerke {{o}} Frames und Schemata {{o}} Ontologien |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC widmen wir uns einem faszinierenden Bereich der Informatik und künstlichen Intelligenz: der Wissensrepräsentation. Dabei geht es um Meth…“)
- 21:35, 26. Mär. 2024 Logistic Regression (Versionen | bearbeiten) [8.721 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Logistische Regression''' {{o}} Anwendungsgebiete {{o}} Grundlagen {{o}} Maximum-Likelihood-Schätzung {{o}} Statistik-Software |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC wirst Du alles über Logistische Regression, ein mächtiges statistisches Modell, erf…“)
- 21:34, 26. Mär. 2024 Learning Rate (Versionen | bearbeiten) [8.379 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Learning Rate''' {{o}} Grundlagen {{o}} Anpassungsmethoden {{o}} Einfluss auf das Training {{o}} Adaptive Learning Rate Methoden |} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns mit dem Konzept der Learning Rate, einem entscheidenden Hyperparameter beim T…“)
- 21:33, 26. Mär. 2024 K-means Clustering (Versionen | bearbeiten) [15.925 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''K-means Clustering''' {{o}} Maschinelles Lernen {{o}} Datenanalyse {{o}} Bilderkennung {{o}} Marktsegmentierung |} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns ausführlich mit dem Verfahren des K-means Clustering. K-means Clustering ist eine weitverbreitete Methode im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Es handelt sich um ein Verfahren zur Gruppierung oder Segmen…“)
- 21:32, 26. Mär. 2024 Knowledge Graph (Versionen | bearbeiten) [10.320 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Knowledge Graph''' {{o}} Entitäten und Beziehungen {{o}} Technologien hinter Knowledge Graphs {{o}} Anwendungsbereiche |} = Einleitung = In diesem aiMOOC wirst Du eine tiefgehende Einführung in das Konzept des Knowledge Graphs erhalten. Knowledge Graphs sind eine Schlüsseltechnologie in…“)
- 18:45, 26. Mär. 2024 JSON (JavaScript Object Notation) (Versionen | bearbeiten) [9.094 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''JSON (JavaScript Object Notation)''' {{o}} Syntax {{o}} Verwendung {{o}} Vorteile {{o}} Verarbeitung in verschiedenen Programmiersprachen |} = Einleitung = JSON (JavaScript Object Notation) ist ein leichtgewichtiges Daten-Austauschformat, das besonders in der Entwicklung von Webanwendungen und in der Welt der Künstl…“)
- 18:43, 26. Mär. 2024 Joint Learning (Versionen | bearbeiten) [9.663 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Joint Learning''' {{o}} Effizienzsteigerung {{o}} Herausforderungen {{o}} Anwendungsbereiche {{o}} Vorteile |} = Einleitung = Joint Learning, auch bekannt als Multitask Learning (MTL), ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell traini…“)
- 18:42, 26. Mär. 2024 Bilderkennung (Versionen | bearbeiten) [22 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Image Recognition}}“)
- 18:42, 26. Mär. 2024 Image Recognition (Versionen | bearbeiten) [11.583 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „ {{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Bilderkennung''' {{o}} Künstliche Intelligenz {{o}} Maschinelles Lernen {{o}} Neuronale Netze {{o}} Ethik in der KI |} = Einleitung = Bilderkennung, auch bekannt als Image Recognition, ist ein faszinierendes Feld der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, Bilder zu analysieren und zu ver…“)
- 18:41, 26. Mär. 2024 Hybrid-Systeme (Versionen | bearbeiten) [19 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:Hybrid Systems}}“)
- 18:41, 26. Mär. 2024 Hybrid Systems (Versionen | bearbeiten) [9.147 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Hybrid-Systeme''' {{o}} Anwendungsbeispiele {{o}} Vorteile {{o}} Nachteile {{o}} Praxisbeispiele |} = Einleitung = Hybrid-Systeme vereinen verschiedene Technologien oder Methoden, um die Vorteile jedes Ansatzes zu nutzen und deren Nachteile zu minimieren. In vielen Bere…“)
- 14:46, 26. Mär. 2024 Wohnfunktionen benennen (Versionen | bearbeiten) [6.052 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} = Einleitung = In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit den verschiedenen Wohnfunktionen und ihrer Bedeutung für unser tägliches Leben. Wohnfunktionen sind die verschiedenen Arten von Aktivitäten, die in Wohnräumen stattfinden und die Bedürfnisse der Bewohner erfüllen. Sie umfassen unter anderem Schlafen, Essen, Arbeiten, Erholen und Sozialkontakte pflegen. Durch die Gestaltung und Organisation dieser Funktionen innerhalb d…“)
- 14:33, 26. Mär. 2024 Theodor-Heuss-Realschule Offenburg (Versionen | bearbeiten) [5.231 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{| align=center {{:D-Tab}} '''Bautechnik: Planungsunterlagen in der Bautechnik / Technische Experimente zur Bautechnik''' {{o}} Stromlaufplan: mit Einfachschaltern und Wechselschalter {{o}} Installationsplan: Leitungen im Grundriss einzeichnen {{o}} Erstellung einer Stückliste|Stückliste erst…“)
- 11:56, 26. Mär. 2024 Hyperparameter (Versionen | bearbeiten) [9.478 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Hyperparameter im maschinellen Lernen''' {{o}} Lernrate {{o}} Anzahl der Schichten {{o}} Anzahl der Bäume {{o}} Optimierungsmethoden |} {{:BRK}} = Einleitung = In diesem aiMOOC dreht sich alles um Hyperparameter im Bereich des maschinellen Lernens. Hyperp…“)
- 11:55, 26. Mär. 2024 Genetic Algorithms (Versionen | bearbeiten) [8.944 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Genetische Algorithmen''' {{o}} Natürliche Selektion {{o}} Genetische Variation {{o}} Optimierungsprobleme {{o}} Maschinelles Lernen |} = Einleitung = Genetische Algorithmen (GAs) sind eine faszinierende und komplexe Form der Suchalgorithmen, die auf den Prinzipien der natürlichen Selektion und der gene…“)
- 11:54, 26. Mär. 2024 Heuristik (Versionen | bearbeiten) [8.525 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Heuristiken''' {{o}} Ankerheuristik {{o}} Verfügbarkeitsheuristik {{o}} Repräsentativitätsheuristik {{o}} Entscheidungsfindung |} = Einleitung = Heuristiken sind praktische Methoden oder Faustregeln, die uns helfen, schnelle und effiziente Entscheidungen zu treff…“)
- 11:52, 26. Mär. 2024 Graph Neural Networks (GNN) (Versionen | bearbeiten) [12.746 Bytes] Glanz (Diskussion | Beiträge) (Die Seite wurde neu angelegt: „{{:MOOCit - Oben}} {| align=center {{:D-Tab}} '''Graph Neural Networks''' {{o}} Grundlagen der Graphentheorie {{o}} Einführung in neuronale Netzwerke {{o}} Message Passing {{o}} Graph Convolutional Networks {{o}} Graph Attention Networks |} = Einleitung = In diesem aiMOOC befassen wir uns mit einem spannenden B…“)