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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
Beginn: Mo 24.10.2022
Zeit: Mo 13:15 - 14:45
Ort: SN 22.1 (erste VL virtuell - siehe Stud.IP)
Sprache: Deutsch
StudIP Link

Seminar (ET-NT-103):
Umfang (SWS): 2 h / Blockseminar
Datum: ist noch nicht bekannt
Zeit: jeweils 09.00 - 16.30 Uhr
Ort: SN 22.2 / virtuell
Sprache: Deutsch

Begleitmaterial

Wird auf StudIP zur Verfügung gestellt.

Ankündigungen

Aktuelle Informationen und Termine zur Vorlesung im WS 2021/2022 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 (voraussichtlich in Präsenz)
Datum: 08.03.2023
Zeit: 8:30 Uhr bis 10:00

Einlass 8:15 Uhr

Ort: AM (132) und SN 19.7 (21)

Informationen zur Prüfung:

  • Weitere Informationen werden sobald möglich im StudIP bekanntgegeben

Die Prüfungsergebnisse sind hier verfügbar:

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