TU Wien:Mustererkennung VU (Haxhimusa)
- Mustererkennung VU (Schuster) (MU Wien, 0 Materialien)
- Mustererkennung VU (Haxhimusa) (TU Wien, veraltet, 2 Materialien)
- Mustererkennung VU (Kropatsch) (TU Wien, veraltet, 2 Materialien)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Yll Haxhimusa |
|---|---|
| ECTS | 4,5 |
| Links | tiss:186845 |
| Masterstudium Visual Computing | |
| Masterstudium Media and Human-Centered Computing |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Teilweise die Inhalte aus Einführung in die Mustererkennung VO, jedoch in allen Kategorien geht der Stoff mehr in die Tiefe und weiters noch darüber hinausgehende Themen.
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Wöchentliche zweistündige Vorlesung + zusätzlich vier Übungsaufgaben über das Semester verteilt. Prüfung am Ende des Semesters.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Einführung in die Mustererkennung VO als Vorkenntnis schwer zu emfehlen, sowie solide Matlab-Kenntnisse
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Vortrag prinzipiell in englischer Sprache, der Vortragende spricht jedoch auch bestens deutsch. Für den durchschnittlichen Studenten ist es teils schwer, dem Vortrag immer zu folgen (Stichwort: Mathematische Beweise) und manchmal neigt der Vortrag eher dazu, ins Ermüdende abzudriften.
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Vier Übungsaufgaben über das Semester verteilt, wobei es auf die zweite und dritte Aufgabe mehr Punkte gibt. Die Übungen sind alleine zu programmieren und zu dokumentieren (im Gegensatz zu Einführung in die Mustererkennung UE, wo Gruppenarbeit war). Die Dokumentation sollte dabei eher ausführlich sein. Dokumentation in LATEX bevorzugt, Textverarbeitungsprogramm (z.B. Word) aber auch möglich. Abgabe über TUWEL mit harter Deadline.
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Faire Benotung der Übungsbeispiele. Die Gesamtnote setzt sich zu 50% aus der Summe der Punkte für die vier Übungsaufgaben + zu 50% aus den Punkten für die Vorlesungsprüfung zusammen, wobei beide Teile positiv absolviert werden müssen.
SS 2012: Die Prüfung bestand aus 3 Teilen: 10 Kurze genaue Fragen mit kurzen Antworten, 5 detailliertere Fragen und einem Aufsatz über ein Thema
Faire Benotung und bei der Prüfung ist es nicht notwendig dass man alle Formeln auswendig kennt (wobei ein gewisses Detailverständnis schon gefragt ist)
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
eher hoch
Zeitaufwand für die Übungsaufgaben[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Man sollte mindestens 3 Tage pro Übungsaufgabe einkalkulieren - also in Summe 3 Tage x 4 Übungsaufgaben = 12 Tage.
Zeitaufwand für die Prüfung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
SS 2013: Ich habe die Prüfung mündlich bei Herrn Haxhimusa gemacht, kann ich nur allen empfehlen. Ich habe insgesamt vielleicht 2 Stunden die Folien überflogen (hauptsächlich Bayes und SVM) und habe einen 2er bekommen.
Für das Durchnehmen des Stoffes sollte man schon mindestens eine Woche einplanen. Reines Überfliegen ist nicht empfehlenswert, da v.a. bei den kurzen Fragen teilweise Sachen gefragt werden, die nur auf 1-2 Folien erwähnt sind. Lieber auf Nummer Sicher gehen, und alle Folien durcharbeiten. Insbesondere das Bayes-Theorem sollte man gut verstanden haben. Ein solides Verständnis der beiden Sichtweisen (frequentistisch vs. Bayes) ist ebenfalls wichtig. Formeln muß man nicht auswendig wissen, es kann aber schon vorkommen, daß man zB aus 3 Formeln die Richtige identifizieren muß. Insgesamt liegt der Fokus auf Verständnis. Wenn eine Formulierung nicht so genau ist, dann wird das tendenziell verziehen.
Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen