392119 Musterklassifikation (V) (WiSe 2017/2018)

Inhalt, Kommentar

Mustererkennung gehört zu den Bemühungen der modernen Informationstechnik, Wahrnehmungsleistungen zu automatisieren, wie wir sie sonst von natürlichen Vorbildern kennen. Prominente Anwendungsfelder sind das Erkennen von Schrift, das Verstehen gesprochener Sprache und die Interpretation von Bildern. In verschiedenen Bereichen wie der Ökologie, der Mikrobiologie und der Robotik werden Mustererkennungsverfahren zunehmend zur Analyse von Meßsequenzen eingesetzt.

In der Vorlesung wird die Klassifikation von Mustern detailliert untersucht. Klassifikation bedeutet dabei, daß ein Muster als Gesamtheit einem Begriff, d.h. einer Klasse zugewiesen wird. Als Familien von Klassifikatoren werden wahrscheinlichkeitstheoretische Ansätze wie z.B. der Bayes-Klassifikator oder Mischverteilungsklassifikatoren, der Polynomklassifikator, Hidden-Markov-Modelle sowie das Multilayer-Perzeptron als neuronale Technik behandelt. In der Vorlesung wird neben der Vermittlung der Theorie der verschiedenen Klassifikationsverfahren auch ein Schwerpunkt auf die praktischen Eigenschaften der jeweiligen Techniken gelegt. Grundlagen zum wissenschaftlichen Umgang mit Trainings- und Testdaten werden ebenso vermittelt.

Übungen zur Veranstaltung werden semesterbegleitend angeboten. Die Besprechung findet ca. alle 3 Wochen statt.

Bitte ab September dringend Termin für die Übungen eintragen. Link auf den Doodle Poll wird dann hier erscheinen.

Literaturangaben

H. Niemann: Klassifikation von Mustern, Springer-Verlag, Berlin 1983
K. Fuhanaga: Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic Press, Boston, 2. Auflage, 1990
J. Schürmann: Pattern Classification, John Wiley & Sons, New York, 1996

Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-MK Musterklassifikation Musterklassifikation benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 70
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2017_392119@ekvv.uni-bielefeld.de
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Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_104687314@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
33 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 0
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 22. Juni 2017 
Letzte Änderung Zeiten:
Dienstag, 26. September 2017 
Letzte Änderung Räume:
Dienstag, 26. September 2017 
Art(en) / SWS
V / 3
Einrichtung
Technische Fakultät
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