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| Semester | fall semester 2020 |
| Course frequency | Every fall sem. |
| Lecturers |
Ivan Dokmanić (ivan.dokmanic@unibas.ch)
Dennis Madsen (dennis.madsen@unibas.ch) Dana Rahbani (dana.rahbani@unibas.ch) Thomas Vetter (thomas.vetter@unibas.ch, Assessor) |
| Content | 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. |
| Learning objectives | - 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; |
| Bibliography | 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 |
| Comments |
| Admission requirements | Grundlagen in Mathematik und Statistik. Basiskenntnisse der Programmierung. Kenntnisse in Python sind wünschenswert. |
| Language of instruction | English |
| Use of digital media | Online, mandatory |
| Course auditors welcome |
| Interval | Weekday | Time | Room |
|---|
No dates available. Please contact the lecturer.
| Modules |
Modul: Applications and Related Topics (Bachelor's degree subject: Computer Science) Module: Computational Sciences II (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Module: Interdisciplinary and Transfer of Knowledge (Master's Studies: Actuarial Science) Module: Machine Intelligence (Bachelor's Studies: Computer Science) Module: Methods in Computational Biology (Bachelor's Studies: Computational Sciences (Start of studies before 01.08.2018)) Module: Methods in Computational Chemistry (Bachelor's Studies: Computational Sciences (Start of studies before 01.08.2018)) Module: Methods in Computational Mathematics (Bachelor's Studies: Computational Sciences (Start of studies before 01.08.2018)) Module: Methods in Computational Physics (Bachelor's Studies: Computational Sciences (Start of studies before 01.08.2018)) |
| Assessment format | continuous assessment |
| Assessment details | 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, 22. Januar 2021, 09:00 - 11:00 Uhr (Hörsaal Chemie und Spiegelgasse 5 Raum 05.002) |
| Assessment registration/deregistration | Reg.: course registration, dereg: cancel course registration |
| Repeat examination | no repeat examination |
| Scale | 1-6 0,5 |
| Repeated registration | as often as necessary |
| Responsible faculty | Faculty of Science, studiendekanat-philnat@unibas.ch |
| Offered by | Fachbereich Informatik |