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PRÄSENZ im SoSe22: Mustererkennung - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 10139 Kurztext FMI-IN0036
Semester SS 2022 SWS 4
Teilnehmer 1. Platzvergabe 60 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 60
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
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Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen B1 - Belegung ohne Abmeldung    21.02.2022 09:00:00 - 05.04.2022 08:29:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch die Dozierenden möglich.
B2 - Belegung mit Abmeldung 6 Wochen    05.04.2022 08:30:00 - 23.05.2022 23:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch die Teilnehmenden möglich.
B3 - Belegung ohne Abmeldung    24.05.2022 00:00:01 - 22.08.2022 07:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch die Dozierenden möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 14:00 bis 16:00 w. 13.04.2022 bis
13.07.2022
Fröbelstieg 1 - HS 1 Abb   findet statt 27.04.2022: krankheitsbedingt
13.07.2022: krankheitsbedingt
Einzeltermine anzeigen Do. 14:00 bis 16:00 w. 14.04.2022 bis
14.07.2022
Fröbelstieg 1 - HS 1 Abb   findet statt 28.04.2022: krankheitsbedingt
14.07.2022: krankheitsbedingt
Einzeltermine anzeigen Mo. 15:00 bis 17:00 Einzel-V. 01.08.2022 bis
01.08.2022
Am Steiger 3, Haus IV - Döbereiner HS   findet statt

Klausur

 
Einzeltermine anzeigen Mo. 10:00 bis 12:00 Einzel-V. 10.10.2022 bis
10.10.2022
    findet statt

Wiederholungsprüfung HS3 CZ3

 
Einzeltermine anzeigen Mo. 13:00 bis 15:00 Einzel-V. 01.08.2022 bis
01.08.2022
    fällt aus  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Bodesheim, Paul , Dr.-Ing. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Inhalt
Lerninhalte

Inhalte der Vorlesung "Mustererkennung":

  • Diskretisierung (Abtastung, Quantisierung) und Filterung (Lineare Systeme, Fourier-Transformation)
  • Normierung (Amplituden, Grauwertegalisierung) und Merkmalgewinnung (Reihenentwicklungen, Spektralmerkmale, Hauptachsen)
  • Numerische Klassifikatoren (statistische, diskriminative, nicht-parametrische) und Normalverteilungsklassifikatoren (Verteilungsdichte, Prüfgrößen, Schätzverfahren)
  • Künstliche neuronale Netze (Modellneuron, Perzeptron, Netzwerktopologien) und Supportvektormaschinen (Binäre Klassifikatoren, Lernen mit Kernen)
  • Unüberwachtes Lernen (Vektorquantisierung, EM und GMM) und Klassifikatorübergreifendes (ROC/AUC, binär vs. mehrere Klassen, Ensembles, Bootstrapping)
Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23

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