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Mustererkennung (Pattern Recognition)

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, Clusteringverfahren

Dozent: Prof. Tim Fingscheidt
Assistenten: Björn Möller


Vorlesung (ET-NT-102):
Umfang (SWS): 2 h
Zeit: Montag 13:15 - 14:45 Uhr (erste Vorlesung am Montag xx.xx.2025)
Ort: SN 22.1
Sprache: Deutsch
StudIP Link

Seminar (ET-NT-103):
Umfang (SWS): 2 h / Blockseminar
Datum: xx.xx. und xx.xx.2025
Zeit: jeweils 09.30 - 18:00 Uhr
Ort: SN 22.1
Sprache: Deutsch

StudIP Link

Begleitmaterial

Wird auf StudIP zur Verfügung gestellt.

Ankündigungen

Aktuelle Informationen und Termine zur Vorlesung im WS 2024/2025 finden Sie im Stud.IP sobald die Veranstaltung dort freigeschaltet wird.

Für die Teilnahme an der Vorlesung ist die Anmeldung im StudIP notwendig.

Prüfung

Art der Prüfung: schriftliche Klausur
Datum: 04.03.2026
Zeit: 08:00 - 09:30 Uhr

Einlass: 07:30 Uhr

Ort:

Zu dieser Prüfung ist eine Anmeldung bei Ihrem Prüfungsamt erforderlich.

  • Die Abmeldefrist bei schriftlichen Prüfungen beträgt 2 Tage vor der Prüfung. Die Wochenendtage zählen auch dazu. Eine schriftliche Abmeldung ist an das Prüfungsamt und an tanja.kaib(at)tu-braunschweig.de zu schicken.
  • Bei einer Erkrankung am Prüfungstag, informieren Sie Ihr Prüfungsamt darüber und senden nachträglich eine ärztliche Bescheinigung an das Prüfungsamt und zusätzlich an tanja.kaib(at)tu-braunschweig.de .

Informationen zur Prüfung:

  • Weitere Informationen werden sobald möglich im StudIP bekanntgegeben

Die Prüfungsergebnisse sind hier verfügbar.

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