TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Artner)
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Similarly named LVAs (Resources):
- Einführung in die Mustererkennung UE (Hladuvka) (TU Wien, 0 Resources)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Hladuvka) (TU Wien, 10 Resources)
- Einführung in die Mustererkennung UE (Artner) (TU Wien, veraltet, 0 Resources)
- Einführung in die Mustererkennung UE (Haxhimusa) (TU Wien, veraltet, 0 Resources)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Artner) (TU Wien, veraltet, 12 Resources)
- Einführung in die Mustererkennung VO (Haxhimusa) (TU Wien, veraltet, 23 Resources)
Diese LVA wird nicht mehr von dieser Person angeboten, ist ausgelaufen, oder läuft aus und befindet sich daher nur noch zu historischen Zwecken im VoWi.
Daten[edit | edit source]
Lecturers | Jiri Hladuvka• Nicole Artner |
---|---|
ECTS | 3 |
Alias | Introduction to Pattern Recognition (en) |
Department | Forschungsbereich Pattern Recognition and Image Processing |
When | winter semester |
Last iteration | 2020WS |
Language | Deutsch |
Links | tiss:186844, Homepage |
Inhalt[edit | edit source]
Inhalt:
- Statistische Grundlagen (diskrete, stetige Zufallsvariablen, Mittelwerte, Varianz, Kovarianz, Eigenwerte, Eigenvektoren, Normalverteilung, Bayes-Theorem, Schätzungen)
- Merkmale (Merkmalsselektion, Merkmalsreduktion)
- Perceptron
- Neuronale Netze
- Entscheidungsbäume
- Clustering
- Evaluierung (Methoden zur Evaluierung von ME-Systemen)
- Markov Modelle
Ablauf[edit | edit source]
10 Vorlesungseinheiten und abschließende Prüfung
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[edit | edit source]
Keine. Es schadet nicht, wenn man eventuell statistische Grundlagen beherrscht, es wird aber in der VO nochmal erklärt.
Vortrag[edit | edit source]
Gut. Vortragende ist sehr bemüht den Stoff verständlich zu vermitteln.
Prüfung, Benotung[edit | edit source]
Prüfung ist sehr praktisch und auf Verständnis ausgelegt. Beispiele in den Folien gut anschauen und verstehen.
Bei der Prüfung im WS 2014 war auch ein "Schummler" erlaubt, den man am Tag vor der Prüfung im TUWEL raufladen musste und dann von der LVA-Leitung abgesegnet wurde. Besonders für Formeln und Algorithmen sehr nützlich.
Dauer der Zeugnisausstellung[edit | edit source]
WS 2014: Prüfung am 29.01.15, Zeugnis am 17.02.15
WS 2016: Prüfung am 07.06.17, Zeugnis am 23.06.17
Zeitaufwand[edit | edit source]
Mittel
Unterlagen[edit | edit source]
noch offen
Tipps[edit | edit source]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[edit | edit source]
noch offen