Exercises: Musterklassifikation, Übung - Details
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Course name
Exercises: Musterklassifikation, Übung
Semester
SS 2020
Current number of participants
13
Home institute
Leitung des Instituts für Informatik
participating institutes
Bioinformatik , Leitung des Instituts für Mathematik
Courses type
Exercises in category Offizielle Lehrveranstaltungen
First date
Friday, 17.04.2020 08:15 - 09:45
Type/Form
Übung
Participants
- Master Informatik
- Master Bioinformatik
- geeignet für Mathematik
- geeignet für Physik
Learning organisation
__Zugehörige Veranstalltungen__:
- [Übung 'Musterklassifikation']https://studip.uni-halle.de/goto.php?id=d61e1e4d08bd83a9048c925462a2aa01
Performance record
durch aktive Teilnahme an den Übungen und Lösung der Aufgaben
SWS
2
-> Findet 10:15 - 11:45 Uhr statt, da Tausch mit Vorlesung, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1587110344718&t=1h5m57s, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1587715634421, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1588925521561, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1589530034929&t=0s, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1590134875498, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1590739820753, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1591344228357, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1591948680223, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1592554389384, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1593158399464, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1593763896704, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1594367869658, https://testip.informatik.uni-halle.de/playback/presentation/2.0/playback.html?meetingId=0b0f63802f9ad7cc0867aa941d6aee10116d4e83-1594972366792
No room preference
Friday: 08:15 - 09:45, weekly
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik` > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bioinformatik (HI) > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2016) > Bioinformatik > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen` > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen` > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik` > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule > INF.01079.05 - Musterklassifikation, valid from WS 2006/07 > LV 3: Übung (Übung)
Mustererkennung befasst sich mit mathematisch-technischen Aspekten der Wahrnehmung oder
(A)perzeption, 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 Biologie und der Robotik werden Mustererkennungsverfahren
zunehmend zur Analyse von Messdaten eingesetzt.
In der Vorlesung wird die Klassifikation von Mustern
detailliert untersucht. Klassifikation bedeutet dabei, dass ein Muster - Sensordaten physikalischer Größen
eines Ausschnittes der Umwelt - als Gesamtheit einem Begriff, d. h. einer Klasse, zugewiesen wird. Nach der
Klärung von Begriffen und Einführung in Anwendungen wird kurz auf die Vorverarbeitung von Mustern und
die Gewinnung von geeigneten Merkmalen solcher Muster eingegangen. Dann werden verschiedene Klassen
von Klassifikatoren behandelt: wahrscheinlichkeitstheoretische Ansätze (Bayes-Klassifikator, Bayes-Netze,
Markov-Random-Fields, Hidden Markov Models), der Polynomklassifikator, die support vector machine sowie das Multilayer-Perzeptron
als Methode aus dem Bereich der künstlichen neuronalen Netze.
The course is part of admission "Zeitgesteuerte Anmeldung: Musterklassifikation, Übung".
The following rules apply for the admission:
The enrolment is possible from 01.02.2020, 00:00 to 01.05.2020, 23:59.