TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Artner)

Aus VoWi
Wechseln zu: Navigation, Suche


Daten[Bearbeiten]

Inhalt[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]

10 Vorlesungseinheiten und abschließende Prüfung

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

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

Vortrag[Bearbeiten]

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

Prüfung, Benotung[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]

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]

Mittel

Unterlagen[Bearbeiten]

noch offen

Tipps[Bearbeiten]

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

noch offen