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10907-01 - Vorlesung: Pattern Recognition 8 KP

Semester Herbstsemester 2018
Angebotsmuster Jedes Herbstsemester
Dozierende Thomas Vetter (thomas.vetter@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Die Vorlesung führt ein in das Design von Mustererkennungssystemen. Präsentiert werden Klassifizierungsmerkmale sowie Klassifizierungsverfahren (z.B. Bayes Classification, Neural Network, Support Vector Machine oder AdaBoost) und deren Funktionsweise sowie der Einsatz und die Evaluation dieser Verfahren. Während der Übungen lernen Sie, praxisnahe Klassifizierungsprobleme zu lösen.
Lernziele - Bei der Datenerfassung geeignete Klassifizierungsmerkmale auswählen und nutzen,
- Klassifizierer beschreiben, einsetzen, trainieren und evaluieren,
- eigene kleine Erkennungssysteme implementieren, die geschriebene Zahlen erkennen oder Gesichter unterscheiden können;
Literatur S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition, 2nd (3rd, 4th) ed., Academic Press, 2003, ISBN: 0126858756. (2006, ISBN: 0123695317; 2008, ISBN: 1597492728)
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006, Springer Verlag, ISBN: 0387310738

Ergänzend:
R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, 2nd ed., Wiley-Interscience, 2000, ISBN: 0471056693.

Leihexemplare sind in der Uni Bibliothek in begrenzter Zahl vorhanden
Bemerkungen Zielpublikum: Studierende aller Fachrichtungen, insbesondere der Naturwissenschaften. Pflichtveranstaltung im Hauptfach Computer Science.
Weblink Link zur Kurswebseite

 

Teilnahmebedingungen Grundlagen in Mathematik und Statistik. Basiskenntnisse der Programmierung. Kenntnisse in Matlab sind wünschenswert.
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien Online-Angebot obligatorisch
HörerInnen willkommen

 

Intervall Wochentag Zeit Raum

Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.

Module Modul: Applications and Related Topics (Bachelor Studienfach: Computer Science)
Modul: Informatik II (Bachelorstudium: Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2010)) (Pflicht)
Modul: Informatik-Kern (Bachelorstudium: Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2016))
Modul: Interdisziplinäres und Wissenstransfer (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Machine Intelligence (Bachelorstudium: Computer Science)
Modul: Methoden für Computational Biology (Bachelorstudium: Computational Sciences)
Modul: Methoden für Computational Chemistry (Bachelorstudium: Computational Sciences)
Modul: Methoden für Computational Mathematics (Bachelorstudium: Computational Sciences)
Modul: Methoden für Computational Physics (Bachelorstudium: Computational Sciences)
Modul: Wahlbereich Informatik (Bachelor Studienfach: Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2016))
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen ist Voraussetzung, um zur mündlichen Prüfung zugelassen zu werden. Details zu den Übungen und zur mündlichen Prüfung werden in der Vorlesung bekannt gegeben.

Mündliche Prüfungen voraussichtlich vom 23.-25. Januar 2019.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala 1-6 0,5
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Fachbereich Informatik

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