Ein interaktiver Lernpfad

Bedingte Wahrscheinlichkeit.

Level 53 · Wahrscheinlichkeit. Beschränke den Ergebnisraum auf ein beobachtetes Ereignis. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 53 / 100

Bedingte Wahrscheinlichkeit

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Die Idee

Beschränke den Ergebnisraum auf ein beobachtetes Ereignis.

P(A|B) = P(A∩B)/P(B)

Wichtig: Die Bedingung B muss positive Wahrscheinlichkeit haben.

Warum für AI? Wahrscheinlichkeit verbindet Beobachtungen, Schätzungen und Vorhersagen.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

P(A∩B)=3/14, P(B)=4/14. Berechne P(A|B).

1. Teile die gemeinsame Wahrscheinlichkeit durch die Wahrscheinlichkeit der Bedingung.
2. Ergebnis = 0.75. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 0.75.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

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Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

P(A∩B)=3/14, P(B)=4/14. Berechne P(A|B).

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

P(A∩B)=3/14, P(B)=4/14. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=4/15, P(B)=5/15. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=5/16, P(B)=6/16. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=6/17, P(B)=7/17. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=7/19, P(B)=9/19. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=8/20, P(B)=10/20. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=10/22, P(B)=12/22. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=11/23, P(B)=13/23. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=13/26, P(B)=16/26. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=14/27, P(B)=17/27. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=16/29, P(B)=19/29. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=17/30, P(B)=20/30. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=19/33, P(B)=23/33. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=20/34, P(B)=24/34. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=22/36, P(B)=26/36. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=23/37, P(B)=27/37. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=25/40, P(B)=30/40. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=26/41, P(B)=31/41. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=28/43, P(B)=33/43. Berechne P(A|B).
P(A∩B)=29/44, P(B)=34/44. Berechne P(A|B).

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.