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10907-01 - Vorlesung: Pattern Recognition (8 KP)
| Semester | Herbstsemester 2025 |
| Weitere Semesterveranstaltungen zu diesen KP |
10907-01 (Vorlesung) 10907-02 (Übung) 10907-03 (Übung) |
| 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 |
| Teilnahmevoraussetzungen | Grundlagen in Mathematik und Statistik. Basiskenntnisse der Programmierung. Kenntnisse in Python sind wünschenswert. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| 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 |
Einzeltermine
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Dienstag 16.09.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 19.09.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 23.09.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 26.09.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 30.09.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 03.10.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 07.10.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 10.10.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 14.10.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 17.10.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 21.10.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 24.10.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 28.10.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 31.10.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 04.11.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 07.11.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 11.11.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 14.11.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 18.11.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 21.11.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 25.11.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 28.11.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Dies Academicus |
| Dienstag 02.12.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 05.12.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 09.12.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 12.12.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 16.12.2025 | 08.15-10.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Freitag 19.12.2025 | 10.15-12.00 Uhr | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Dienstag 20.01.2026 | 14.00-16.00 Uhr | Biozentrum, Maurice E. Müller Saal U1.111 |
| 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) |
| Prüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Prüfung | 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, 20.01.2026, 14-16 Uhr, Bio-/Pharmazentrum. M.E. Müller Saal U1.111. |
| 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 |