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Pattern Recognition (lecture only) (PR)5 ECTS
Modulverantwortliche/r: Joachim Hornegger Lehrende:
Joachim Hornegger
Start semester: |
WS 2012/2013 | Duration: |
1 semester |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Deutsch |
Lectures:
Empfohlene Voraussetzungen:
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: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
(Po-Vers. 2011 | Masterprüfung | Wahlpflichtmodule | Technical Courses)
- Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
(Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)
- Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
(Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Pattern Recognition)
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsmodul Mustererkennung)
- Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | Schwerpunkt Multimediasysteme | Pflichtmodule | Pattern Recognition)
- Medizintechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2011 | Modulgruppen M2 - M8 | Fachrichtung "Medizinische Bild- und Datenverarbeitung" | M2 Ingenieurswissenschaftliche Kernfächer I | Pattern Recognition)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Pattern Recognition_ (Prüfungsnummer: 41301)
(diese Prüfung gilt nur im Kontext der Studienfächer/Vertiefungsrichtungen [2], [3], [4], [5], [6])
- 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
Pattern Recognition (lecture only)_ (Prüfungsnummer: 331413)
(diese Prüfung gilt nur im Kontext der Studienfächer/Vertiefungsrichtungen [1])
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: WS 2012/2013, 1. Wdh.: SS 2013, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Joachim Hornegger |
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