TU Wien:Einführung in die Mustererkennung VO (Haxhimusa)

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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 Yll Haxhimusa
ECTS 3
Zuordnungen
Bachelorstudium Medieninformatik und Visual Computing
Bachelorstudium Technische Informatik
Masterstudium Biomedical Engineering
Masterstudium Visual Computing
Masterstudium Media and Human-Centered Computing
Masterstudium Medizinische Informatik


Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Offiziell: Ziel der VO ist es, die Grundlagen sowie einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der Mustererkennung (pattern recognition) zu vermitteln. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Bilddaten, d.h. der Extraktion und Verarbeitung von Bild-Merkmalen.

Allerdings gehen Übung und Vorlesung nach Erlernen der einfachen Bildmerkmalen (Pixelanzahl, Ausdehnung, Formeigenschaften,...) dann eher in Richtung maschineller Klassifikation von statistischen Daten mit statistischen oder auch nicht so statistischen Methoden.

Benötigte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Statistische Vorkenntnisse sind definitiv von Vorteil. Erfahrungen mit MatLAB sind für die Übung unerlässlich. Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung VO ist nicht unbedingt notwendig, hauptsächlich wegen der Erfahrung mit MatLAB die man dort erhält.

--Ich finde, man kann die Übung auch machen, ohne vorher Matlab je bedient zu haben. Mir ging es zumindest so. Dazu muss man sich halt recht viel aneignen.--Berni

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der Vortrag von Haxhimusa wird auf Deutsch abgehalten, oft verwendet er jedoch lieber englische Ausdrücke, da ihm manches deutsche Wort nicht einfällt. Der Vortrag ist ganz gut und auch recht interessant, jedoch sollte man vor allem das Bayes Theorem nach der Vorlesung noch einmal durchgehen, da 4-5 Vorlesungen dieses Thema immer wieder behandeln.

Laborübung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Laborübung ist mittlerweile eine eigenständige LVA, mit einem anderen Modus und unter Einführung in die Mustererkennung UE zu finden.

Prüfung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • orientierte sich im SS2009 sehr an der alten Vorlesung von Hanbury
  • Achtung, Haxhimusa will die Prüfung anscheinend umgestalten - die VO Prüfung im SS2010 hatte jedenfalls jede Menge neue Beispiele und Fragen.
  • siehe Materialien

Update: Die neuen Prüfungen weichen immer mehr von denen von Hanbury ab. Die Rechenbeispiele sind zwar noch zu 70% gleich, allerdings werden gerne mehr theoretische Beispiele gegeben, wie zum Beispiel Ausrechnen der Diskriminantenfunktionen mit Unbekannten anstelle von Zahlen. Von Prinzip her gleich, sorgt jedoch für Überraschungen bei der Prüfung wenn man nervös ist.

Theoriefragen kommen immer neue, vllt zu 30% aus den Prüfungsordnern.

Die Aufsatzthemen sind gleich geblieben, jedoch darf man nicht mehr aus einem von 3 Themen wählen, sondern kriegt eines vorgesetzt.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • SS10: Prüfung 29.06.2010, Zeugnis 07.07.2010 (also ziemlich genau eine Woche)

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Sofern man in den Vorlesungen war, sollten einige Tage Vorbereitung reichen. Das Durchrechnen der alten Prüfungsaufgaben ist sehr zu empfehlen, da vor allem die Aufsatzthemen und die Rechenbeispiele gleich bleiben, und nur bei den Theoriefragen wirkliche Überraschungen kommen (sollten).

Wo gibts Mitschriften, Skripten, Folien...[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Folien der Vorlesung werden im TUWEL zur Verfügung gestellt, gemeinsam mit weiterführender Literatur, die den Stoff vertieft und nicht Teil der Prüfung ist.

Skriptum gibt es laut Vortragenden keins mehr. (Quelle: TUWEL Nachrichtenforum). (Das Skriptum war eh nur ein Ausdruck aller Folien.)

Das Buch gibt es als indische Version um 30 anstatt 110 Euro bei Ebay.

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der Dozent gibt während der Vorlesung immer wieder Tipps welche Sachen sicher zur Prüfung kommen.

Bemerkungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

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