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10907-01 - Vorlesung: Pattern Recognition (8 KP)
| Semester | Herbstsemester 2017 |
| Weitere Semesterveranstaltungen zu diesen KP |
10907-01 (Vorlesung) 10907-02 (Übung) 10907-03 (Übung) |
| 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 |
| Teilnahmevoraussetzungen | 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 (Bachelor Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2010)) (Pflicht) Modul Informatik-Kern (Bachelor Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2016)) Modul Interdisziplinäres und Wissenstransfer (Masterstudium: Actuarial Science) Modul Machine Intelligence (Bachelor Computer Science) Modul Methoden für Computational Biology (Bachelor Computational Sciences) Modul Methoden für Computational Chemistry (Bachelor Computational Sciences) Modul Methoden für Computational Mathematics (Bachelor Computational Sciences) Modul Methoden für Computational Physics (Bachelor Computational Sciences) Modul Wahlbereich Informatik (Bachelor Studienfach: Informatik (Studienbeginn vor 01.08.2016)) |
| Prüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Prüfung | 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 24.-26. Januar 2018. |
| An-/Abmeldung zur Prüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,5 |
| Belegen bei Nichtbestehen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Philosophisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, studiendekanat-philnat@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Fachbereich Informatik |