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| Semester | Herbstsemester 2024 |
| 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 | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Dienstag | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| wöchentlich | Freitag | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Dienstag 17.09.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 20.09.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 24.09.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 27.09.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 01.10.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 04.10.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 08.10.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 11.10.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 15.10.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 18.10.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 22.10.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 25.10.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 29.10.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 01.11.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 05.11.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 08.11.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 12.11.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 15.11.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 19.11.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 22.11.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 26.11.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 29.11.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Dies Academicus |
| Dienstag 03.12.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 06.12.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 10.12.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 13.12.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 17.12.2024 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 20.12.2024 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 21.01.2025 | 14.00-16.00 Uhr | Vesalianum Seiteneingang, Grosser Hörsaal (EO.16) |
| Module |
Modul: Applications and Related Topics (Bachelor Studienfach: Computer Science) Modul: Computational Methods (Bachelorstudium: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelorstudium: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelorstudium: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelorstudium: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelorstudium: Computational Sciences) Modul: Computational Sciences II (Bachelorstudium: Computational Sciences (Studienbeginn vor 01.08.2023)) 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. Voraussichtlicher Prüfungstermin: Freitag, 21.01.2025, 14-16 Uhr. |
| 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 |