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10907-01 - Vorlesung: Pattern Recognition 8 KP

Semester Herbstsemester 2022
Angebotsmuster Jedes Herbstsemester
Dozierende Ivan Dokmanić (ivan.dokmanic@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
Weblink Link zur Kurswebseite

 

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

 

Intervall wöchentlich
Datum 20.09.2022 – 23.12.2022
Zeit Dienstag, 08.15-10.00 Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag, 10.15-12.00 Kollegienhaus, Hörsaal 115
Datum Zeit Raum
Dienstag 20.09.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 23.09.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 27.09.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 30.09.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 04.10.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 07.10.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 11.10.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 14.10.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 18.10.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 21.10.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 25.10.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 28.10.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 01.11.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 04.11.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 08.11.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 11.11.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 15.11.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 18.11.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 22.11.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 25.11.2022 10.15-12.00 Uhr Dies Academicus
Dienstag 29.11.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 02.12.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 06.12.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 09.12.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 13.12.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 16.12.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Dienstag 20.12.2022 08.15-10.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 118
Freitag 23.12.2022 10.15-12.00 Uhr Kollegienhaus, Hörsaal 115
Module Modul: Applications and Related Topics (Bachelor Studienfach Computer Science)
Modul: Computational Sciences II (Bachelorstudium: Computational Sciences)
Modul: Interdisziplinäres und Wissenstransfer (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Machine Intelligence (Bachelorstudium: Computer Science)
Wahlbereich Grundstudium Bachelor Physik: Empfehlungen (Bachelorstudium: Physik)
Wahlbereich Master Physik: Empfehlungen (Masterstudium: Physik)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen ist Voraussetzung, um zur schriftlichen Prüfung zugelassen zu werden. Details zu den Übungen und zur schriftlichen Prüfung werden in der Vorlesung bekannt gegeben.

schriftliche Prüfung voraussichtlich: Freitag, 20. Januar 2023, 09:00 - 11:00 Uhr.
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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