Mustererkennung (Pattern Recognition)

Lehrveranstaltungen im Wintersemester

Mustererkennung (Pattern Recognition)

Inhalt

Bayes'sche Entscheidungsregel
Qualitätsmaße der Mustererkennung
Überwachtes Lernen mit parametrischen Verteilungen
Überwachtes Lernen mit nicht-parametrischen Verteilungen, Klassifikation
Lineare Trennfunktionen, einschichtiges Perzeptron
Support-Vektor-Maschinen (SVMs)
Mehrschichtiges Perzeptron, neuronale Netze (NNs)
Boosting-Methoden
Nicht-überwachtes Lernen, Clusteringverfahren

Dozent: Prof. Tim Fingscheidt
Assistenten: Björn Möller

Vorlesung (ET-NT-102):
Umfang (SWS): 2 h
Beginn: Mo. 14.10.2024 Zeit: 13:15 - 14:45
Ort: SN 22.1
Sprache: Deutsch
StudIP Link

Seminar (ET-NT-103):
Umfang (SWS): 2 h / Blockseminar
Datum: xx.xx und xx.xx
Zeit: jeweils 09.30 - 17:00 Uhr
Ort: SN 22.1
Sprache: Deutsch