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Grundlagen der Mustererkennung

Inhalt:

In dieser Vorlesung werden grundlegende Kenntnisse über Methoden und Algorithmen zur Klassifikation von Mustern vermittelt und die wesentlichen daraus entwickelten Verfahren vorgestellt. Durch eigene Übungen mit Hilfe von MATLAB-Programmieraufgaben wird das Grundverständnis vertieft.

  • Bayessche Entscheidungsregel
  • Statistische und geometrische Ansätze zur Klassifikation von Zufallsvektoren
  • Mehrschichtiges Perceptron, Neuronale Netze (NN)
  • Markov-Modelle
  • Hidden-Markov-Modelle (HMM)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Erprobung und Beurteilung von Klassifikationsverfahren
  • Anwendung: Schriftzeichenerkennung

 

Dozent: Dr.-Ing. Volker Märgner

Assistent: Werner Pantke

 

Vorlesung (ET-NT-081):

Umfang (SWS): 2 h

Zeit: Mo 15:00 - 16:30

Ort: SN 22.2

Beginn: Mo 28.10.2013

Sprache: Deutsch

 

Übung (ET-NT-082):

Umfang (SWS): 1 h

Zeit: Fr 09:45 - 11:15 (14-täglich)

Ort: SN 22.2

Voraussichtliche Übungstermine (WS 2013/2014): 22.11.2013, 29.11.2013, 10.01.2014, 17.01.2014, 24.01.2014, (31.01.2014)

 

Sprache: Deutsch

 

Begleitmaterial:

Vorlesungsfolien:

Übungsblätter:

 

Aktuelles

Die Anmeldefrist für die unten stehenden Prüfungstermine endet am Ende der Lehrveranstaltungen.


21.11.2013: Übungsblätter für WS13/14 hinzugefügt, Kapitel 1 aktualisiert (letzte Folie), vorraussichtliche Übungstermine ergänzt

 

Prüfung

Art der Prüfung: mündlich

Datum: 03.03.2014, 31.03.2014

Zeit: nach Vereinbarung

Ort: 310

Sprechstunde (Fragen zur Prüfung): nach Vereinbarung mit Dr.-Ing. Volker Märgner.

 

Informationen zur Prüfung:

Die Anmeldung und Festlegung des Prüfungstermins erfolgt telefonisch, oder per E-Mail bei Eike-Asslo Erichsen-Rua. Bitte Name, Vorname, Matrikelnummer, Fachrichtung, Semester und E-Mail-Adresse angeben.


Bei Abmeldung von der Prüfung bitten wir Sie, sich bei Eike-Asslo Erichsen-Rua zu melden. Das entbindet nicht von der Pflicht, sich bei der Fakultät fristgemäß abzumelden.

 
 

Letzte Änderung: Dienstag, 22. April 2014