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10907-01 - Vorlesung: Pattern Recognition 8 KP

Semester Herbstsemester 2019
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.

 

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

 

Intervall wöchentlich
Datum 18.09.2019 – 20.12.2019
Zeit Mittwoch, 16.15-18.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag, 10.15-12.00 Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Datum Zeit Raum
Mittwoch 18.09.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 20.09.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 25.09.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 27.09.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 02.10.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 04.10.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 09.10.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 11.10.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 16.10.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 18.10.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 23.10.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 25.10.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 30.10.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 01.11.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 06.11.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 08.11.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 13.11.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 15.11.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 20.11.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 22.11.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 27.11.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 29.11.2019 10.15-12.00 Uhr Dies Academicus
Mittwoch 04.12.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 06.12.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 11.12.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 13.12.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Mittwoch 18.12.2019 16.15-18.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Freitag 20.12.2019 10.15-12.00 Uhr Spiegelgasse 5, Seminarraum 05.002
Module Modul: Applications and Related Topics (Bachelor Studienfach Computer Science)
Modul: Computational Sciences II (Bachelorstudium: Computational Sciences)
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 (Studienbeginn vor 01.08.2018))
Modul: Methoden für Computational Chemistry (Bachelorstudium: Computational Sciences (Studienbeginn vor 01.08.2018))
Modul: Methoden für Computational Mathematics (Bachelorstudium: Computational Sciences (Studienbeginn vor 01.08.2018))
Modul: Methoden für Computational Physics (Bachelorstudium: Computational Sciences (Studienbeginn vor 01.08.2018))
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 22.-24. Januar 2020.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
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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