TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Artner)

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Ähnlich benannte LVAs (Materialien):
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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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.
Vortragende Nicole Artner• Jiri Hladuvka
ECTS 3
Alias Introduction to Pattern Recognition (en)
Letzte Abhaltung 2020W
Sprache Deutsch
Mattermost einfuehrung-in-die-mustererkennung • Register • Mattermost-Infos
Links tiss:186844, eLearning, Homepage
Zuordnungen
Bachelorstudium Medieninformatik und Visual Computing
Bachelorstudium Medizinische Informatik
Bachelorstudium Technische Informatik
Masterstudium Biomedical Engineering


Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

10 Vorlesungseinheiten und abschließende Prüfung

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Keine. Es schadet nicht, wenn man eventuell statistische Grundlagen beherrscht, es wird aber in der VO nochmal erklärt.

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gut. Vortragende ist sehr bemüht den Stoff verständlich zu vermitteln.

Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Mittel

Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen


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