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Mustererkennung

Inhalt:

  • Bayes'sche Entscheidungsregel
  • Qualitätsmaße der Mustererkennung
  • Überwachtes Lernen mit parametrischen Verteilungen
  • Überwachtes Lernen mit nicht-parametrischen Verteilungen, Klassifikation
  • Lineare Trennfunktionen, einschichtiges Perzeptron
  • Support-Vektor-Maschinen (SVMs)
  • Mehrschichtiges Perzeptron, neuronale Netze (NNs)
  • Boosting-Methoden
  • Nicht-überwachtes Lernen, Clusteringverfahren

 

Dozent: Prof. Tim Fingscheidt

Assistent: Maximilian Strake

 

Vorlesung (ET-NT-102):

Umfang (SWS): 2 h

Zeit: Mo 13:15 - 14:45

Ort: SN 22.2

Beginn: Mo 22.10.2018

Sprache: Deutsch

 

Seminar (ET-NT-103):

Umfang (SWS): 2 h / wird als Blockseminar durchgeführt

Datum: ist noch nicht bekannt

Zeit: jeweils 09.00 - 16.30 Uhr

Ort: SN 22.2

Sprache: Deutsch

 

Begleitmaterial:

Die Vorlesungsfolien (PDF-Dokument) stehen hier zum Download bereit. Benutzername und Passwort werden in der Vorlesung bekanntgegeben.

 

 

 

Aktuelles

Die Terminvereinbarung (Prüfungszeiten) für den unten stehenden Prüfungstermin ist nur noch 12.07.2019 möglich.

 

 

 

 

Prüfung

Art der Prüfung: mündlich

 

Datum: 02.09.2019

 

Zeit: mit Frau Erichsen-Rua vereinbaren

Ort: Raum 306

Sprechstunde (Fragen zur Prüfung): nach Vereinbarung mit Maximilian Strake

 

Informationen zur Prüfung:

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

Anmeldefrist bis:


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: Donnerstag, 27. Juni 2019