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09: Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19, 14.12.2018

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Autor

Torsten Kröger

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

  • 0:00:00 Start
  • 0:00:38 Graphic Displays of Basic Statistical Descriptions
  • 0:05:29 Histogram Analysis
  • 0:07:18 Histograms Often Tell More than Boxplots
  • 0:08:08 Positively and Negatively Correlated Data
  • 0:09:29 Data Visualization
  • 0:11:57 PIxel-oriented Visualization Techniques
  • 0:13:19 Geometric Projection Visualization Techniques
  • 0:15:46 Similarity and Dissimilarity
  • 0:17:38 Major Tasks in Data Preprocessing
  • 0:21:35 Data Cleaning
  • 0:24:41 Incomplete (Missing) Data
  • 0:27:15 How to handle Noisy Data?
  • 0:30:59 Example Use Case: Predictive Maintenance
  • 0:40:50 Personal Lessons Learned
  • 0:48:29 Q Learning – Example: Atari Games
  • 0:54:54 Machine Learning
  • 1:00:10 Example Use Cases: ML in Industry 4.0
  • 1:12:54 Supervised Machine Learning Algorithms
  • 1:18:18 Unsupervised Machine Learning Algorithms
  • 1:25:24 Labeled Data und Unlabeled Data

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:27:13

Serie

Industrie 4.0, Vorlesung, WS 2018/19

Publiziert am

14.12.2018

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 128000 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 934084 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5233 s
Dateiname DIVA-2018-977_hd.mp4
Dateigröße 611.060.746 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799986 bps
Video Codec h264

Embed-Code