TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Artner)

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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 HladuvkaNicole 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
Zuordnungen
Bachelor Medieninformatik und Visual Computing Pflichtmodul Einführung in die Mustererkennung
Bachelor Medizinische Informatik Wahlmodul Einführung in die Mustererkennung
Bachelor Technische Informatik Wahlmodul Einführung in die Mustererkennung
Masterstudium Biomedical Engineering Wahlmodul Modul: Advances in Medical Physics & Imaging


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