Back
| Semester | fall semester 2024 |
| 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 118 |
| Date | Time | Room |
|---|---|---|
| Tuesday 17.09.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 20.09.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 24.09.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 27.09.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 01.10.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 04.10.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 08.10.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 11.10.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 15.10.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 18.10.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 22.10.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 25.10.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 29.10.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 01.11.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 05.11.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 08.11.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 12.11.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 15.11.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 19.11.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 22.11.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 26.11.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 29.11.2024 | 10.15-12.00 | Dies Academicus |
| Tuesday 03.12.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 06.12.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 10.12.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 13.12.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Tuesday 17.12.2024 | 08.15-10.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Friday 20.12.2024 | 10.15-12.00 | Kollegienhaus, Hörsaal 118 |
| Modules |
Modul: Computational Methods (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Modul: Computational Methods (Bachelor's Studies: Computational Sciences) Module: 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. Voraussichtlicher Prüfungstermin: Freitag, 26.01.2024, 14-16 Uhr. |
| 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 |