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Pattern Recognition (Mustererkennung)

Inhalt

  • Bayes'sche Entscheidungsregel
  • Qualitätsmaße der Mustererkennung
  • Überwachtes Lernen mit parametrischen Verteilungen
  • Überwachtes Lernen mit nicht-parametrischen Verteilungen, Klassifikation
  • Lineare Trennfunktionen, einschichtiges Perzeptron
  • Support-Vektor-Maschinen (SVMs)
  • Mehrschichtiges Perzeptron, neuronale Netze (NNs)
  • Boosting-Methoden
  • Nicht-überwachtes Lernen, Clusteringverfahre

Dozent: Prof. Tim Fingscheidt
Assistent: Ziyi Xu

Vorlesung (ET-NT-102)
Umfang (SWS): 1.5 h
Zeit: Di 13:15 - 14:45
Ort: SN 22.1
Beginn: Di 19.04.2022
Sprache: Englisch

Seminar (ET-NT-103):
Umfang (SWS): 2 h / wird als Blockseminar durchgeführt
Datum: ist noch nicht bekannt
Zeit: jeweils 09.00 - 16.30 Uhr
Ort: SN 22.1
Sprache: Englisch

Begleitmaterial

Aktuelles und Termine, sowie die Vorlesungsfolien (PDF-Dokument) finden Sie im Stud.IP.

Ankündigung

Aktuelle Informationen und Termine zur Vorlesung finden Sie im Stud.IP.
Für die Teilnahme an der Vorlesung ist die Anmeldung im StudIP notwendig.

Prüfung

Art der Klausur:  Offline-Klausur

Datum: 08. Sept. 2022 

Zeit: 15:30 - 17:00

Einlass beginnt um 15:00

Ort: Mensa II

Exam information:

  • The  processing time  is  90  minutes
  • The exam will be available in both German and English.
  • The exam is a closed-book exam. Therefore, lecture scripts, notes, communication devices, et al., are NOT allowed during the exam. 
  • Allowed material:
    •   Indelible pens. No pencils, not even for drawing
    • Non-programmable calculator
    • Dividers, Ruler
    • Helper sheet "Basics of Probabilities and Probability Density Functions” (We will provide. Only the provided version printed on colored paper is allowed.)

Die Prüfungsergebnisse sind hier verfügbar:

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