Back
| Semester | fall semester 2022 |
| Course frequency | Every fall sem. |
| Lecturers | Ivan Dokmanić (ivan.dokmanic@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 | |
| Weblink | Link zur Kurswebseite |
| 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 |
| Interval | Weekday | Time | Room |
|---|---|---|---|
| wöchentlich | Tuesday | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| wöchentlich | Friday | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Date | Time | Room |
|---|---|---|
| Tuesday 20.09.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 23.09.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 27.09.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 30.09.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 04.10.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 07.10.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 11.10.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 14.10.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 18.10.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 21.10.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 25.10.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 28.10.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 01.11.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 04.11.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 08.11.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 11.11.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 15.11.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 18.11.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 22.11.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 25.11.2022 | 10.15-12.00 | Dies Academicus |
| Tuesday 29.11.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 02.12.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 06.12.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 09.12.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 13.12.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 16.12.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Tuesday 20.12.2022 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 23.12.2022 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 115 |
| Modules |
Modul: Applications and Related Topics (Bachelor's degree subject: Computer Science) Module: Computational Sciences II (Bachelor's Studies: Computational Sciences (Start of studies before 01.08.2023)) Module: Interdisciplinary and Transfer of Knowledge (Master's Studies: Actuarial Science) Module: Machine Intelligence (Bachelor's Studies: Computer Science) Wahlbereich Grundstudium Bachelor Physik: Empfehlungen (Bachelor's Studies: Physics) Wahlbereich Master Physik: Empfehlungen (Master's Studies: Physics) |
| 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: Freitag, 20. Januar 2023, 09:00 - 11:00 Uhr, Biozentrum, HS U1.131. |
| 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 |