Mustererkennung - Einzelansicht

Inhalte dieser Vorlesung sind Konzepte und Algorithmen zur Beschreibung und Interpretation von Mustern. Als Schwerpunkt werden Verfahren der statistischen Mustererkennung behandelt. Zusätzlich dazu sollen auch Verfahren aus der strukturellen Musterkennung, z.B. Analyse großer Netzwerke, vorgestellt werden. Zum Vorlesungsinhalt gehören: Klassifikation mit Distanzfunktionen, lineare und nicht lineare Klassifikation, Bayes Klassifikator, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze, Ensemble Methoden, Merkmale, Performance Evaluation, und Clustering. Ferner wird auch schwerpunktmäßig auf die neuesten Entwicklungen wie Deep Learning eingegangen. Mustererkennung ist eng mit Maschinellem Learnen verwandt. Mithilfe von Lernverfahren werden Modelle anhand von Trainingsdaten gelernt, die zur Mustererkennung verwendet werden. Im Fokus der Vorlesung steht die Behandlung der verschiedenen Klassifikations- und Regressionsmodelle und der zugehörigen Lernmethoden. Als Anwendungsbeispiele werden in der Vorlesung primär Fragestellungen aus der Bildverarbeitung behandelt.

In der Vorlesung sind Übungen integriert.

Teilnahme an den Übungen und an der Klausur.

• 1-Fach-Bachelor Informatik (alte POs 2007/2011 bzw. PO 2014/PO 2020 im Modul "Mustererkennung und Maschinelles Lernen")
• 1-Fach-Bachelor Mathematik (PO 2014/PO 2020 im Modul "Mustererkennung und Maschinelles Lernen")

In den neuen fachwissenschaftlichen Bachelorstudiengängen Informatik (PO 2014/PO 2020) und Mathematik (PO 2014/PO2020) ist die Veranstaltung nur ohne Praktikum wählbar.

• Master of Science Informatik (Bereich "Formale Methoden")
• Master of Science Mathematik (Bereich "Formale Methoden")

In den neuen fachwissenschaftlichen Masterstudiengängen Informatik (PO 2014/PO 2020) und Mathematik (PO 2013, NF Informatik ab SS 2015 und PO 2020) ist die Veranstaltung wählbar entweder mit dem Praktikum in dem Modul "Mustererkennung mit Praktikum" oder nur als V/Ü in dem Modul "Mustererkennung".

• M.Ed. Gym/Ges Informatik, Modellversuch (mit oder ohne Praktikum - mit entsprechender LP-Zahl)
• M.Ed. Gym/Ges Informatik, LABG 2009/2016 - PO 2014: hier muss zwingend das Praktikum mit absolviert werden, um die LP-Zahl im Modul "Vertiefung I" zu erreichen - keine "Splittung" möglich.
• M.Ed. Gym/Ges Informatik, LABG 2016 - PO 2019: hier kann nur die V/Ü Mustererkennung (4 SWS) gewählt werden. Die Veranstaltung ist verwendbar in den Wahlpflichtbereichen B und C.