TU Wien:Einführung in die Mustererkennung UE (Hladuvka)
- Einführung in die Mustererkennung UE (Hladuvka) (TU Wien, 0 Materialien)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Hladuvka) (TU Wien, 10 Materialien)
- Einführung in die Mustererkennung UE (Artner) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
- Einführung in die Mustererkennung UE (Haxhimusa) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Artner) (TU Wien, veraltet, 12 Materialien)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Haxhimusa) (TU Wien, veraltet, 25 Materialien)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Jiri Hladuvka |
|---|---|
| ECTS | 3 |
| Alias | Introduction to Pattern Recognition (en) |
| Letzte Abhaltung | 2021W |
| Sprache | Deutsch |
| Mattermost | einfuehrung-in-die-mustererkennung • Register • Mattermost-Infos |
| Links | tiss:186840, eLearning, Homepage |
| Bachelorstudium Medieninformatik und Visual Computing | |
| Bachelorstudium Medizinische Informatik | |
| Bachelorstudium Technische Informatik | |
| Masterstudium Biomedical Engineering |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Diese Lehrveranstaltung ist die begleitende Übung zur Vorlesung "Einführung in die Mustererkennung". Der Inhalt überschneidet sich überwiegend mit dieser LVA.
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2020W: Wieder vier Übungen (Übung 1 10 Punkte, Übung 2, 3 und 4: je 30 Punkte + je 2 Bonuspunkte). Die Beispiele werden direkt über JupyterHub abgegeben und auch dort bewertet.
2018W: Vier Übungen, die erste zu 10 Punkten, alle weiteren zu 30 Punkten. Die Jupyter Notebooks werden zirka vier Wochen vor der Deadline zur Verfügung gestellt. Die gelösten Beispiele müssen in Tuwel hochgeladen werden, wo auch das Feedback und die Punkte eingetragen werden. Übungsgruppen oder Abgabegespräche gibt es keine. Es werden mindestens 51 von 100 Punkten benötigt, um die LVA positiv abzuschließen.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Es kann hilfreich sein, die begleitende Vorlesung zu besuchen.
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Einführung in die Mustererkennung VO
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2020W
Übung 1 (10 Punkte)
- Einführung in numpy und matplotlib
- Feature extraction
Übung 2 (30 Punkte + 2 Bonuspunkte)
- kNN
- Bayes theorem
Übung 3 (30 Punkte + 2 Bonuspunkte)
- Discriminant functions
- PCA
- Perceptron
Übung 4 (30 Punkte + 2 Bonuspunkte)
- Logistic Regression
- Clustering
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Notenschlüssel:
Sehr Gut: ab 88 Punkten
Gut: ab 75 Punkten
Befriedigend: ab 63 Punkten
Genügend: ab 51 Punkten
Nicht Genügend: unter 51 Punkten
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Semester | Letzte Leistung | Zeugnis | |
|---|---|---|---|
| 2018W | 14.01.2019 | 04.02.2019 | |
| 2020W | 18.01.2021 | 21.01.2021 |
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen