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Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) >>

Pattern Recognition (lecture only) (PR)5 ECTS
(Prüfungsordnungsmodul: Pattern Recognition)

Modulverantwortliche/r: Joachim Hornegger
Lehrende: Joachim Hornegger

Start semester: WS 2012/2013Duration: 1 semester
Präsenzzeit: 60 Std.Eigenstudium: 90 Std.Language: Deutsch

Lectures:

Empfohlene Voraussetzungen:

  • Gute Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Linearer Algebra/Matrizenrechnung

  • Der Besuch der Vorlesung 'Introduction to Pattern Recognition' ist nicht vorgeschrieben, aber sicherlich von Vorteil.

Inhalt:

  • Bayesian classifier

  • Logistic Regression

  • Naive Bayes classifier

  • Discriminant Analysis

  • Norms and norm dependent linear regression

  • Rosenblatt's Perceptron

  • Optimization

  • Support Vector Machines

  • Kernel methods

  • Expectation Maximization Algorithm

  • Independent Component Analysis

  • Model Assessment

  • AdaBoost

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

  • lernen MATLAB-Programmierung

  • verstehen die Struktur von Systemen zur Klassifikation einfacher Muster

  • entwickeln ein Verständnis für das Design von Klassifikatoren

Literatur:

  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stock: Pattern Classification, 2nd edition, John Wiley&Sons, New York, 2001

  • Trevor Hastie, Robert Tobshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer, New York, 2009

  • Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, New York, 2006

Weitere Informationen:

Keywords: Mustererkennung, Klassifikation
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1213/pattern-recognition-pr/

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

  1. Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2010 | Schwerpunkt Multimediasysteme | Pflichtmodule | Pattern Recognition)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details

Studien-/Prüfungsleistungen:

Pattern Recognition_ (Prüfungsnummer: 41301)
Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
weitere Erläuterungen:
30-minütige mündliche Prüfung über den Stoff der Vorlesung (ohne Übungen)

Erstablegung: WS 2012/2013, 1. Wdh.: SS 2013, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: Joachim Hornegger
Termin: 18.03.2014

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