MLU
INF.01079.05 - Musterklassifikation (Complete module description)
Original version English
INF.01079.05 5 CP
Module label Musterklassifikation
Module code INF.01079.05
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation (WS 2009/10 - SS 2016) > Bioinformatik
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bioinformatik (HI)
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2013/14 - SS 2016) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik`
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Stefan Posch
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Die Studierenden sind die der Lage,
  • in Fragestellungen und Lösungsansätze der Musterklassifikation zusammenzufassen,
  • sie können deren Eigenschaften und Leistungsfähigkeit einzuschätzen,
  • sowie diese Techniken für verschiedene Problemstellungen anwenden.
Module contents
  • Problemstellung der Musterklassifikation und einfache Klassifikatoren
  • Merkmalsextraktion: heuristische Merkmale, Principle component analysis
  • Bayes'sche Entscheidungstheorie
  • Lineare Maschinen
  • Multilayer-Perzeptron CNNs
  • Support-Vector-Maschinen
  • Random Forests
  • Algorithmen-unabhängiges maschinelles Lernen
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Course
Exercises (2 SWS)
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Reference text
Basismodul für die Vertiefungsrichtung "Bildanalyse und Maschinelles Lernen"
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 2 0
Course 2 Course Selbststudium zur Vorlesung 0
Course 3 Exercises Übung 2 0
Course 4 Course Bearbeiten der Übungsaufgaben 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module
Mindestens 50% der zu erreichenden Punkte aus den gestellten Übungsaufgaben, Erfolgreiches Vorrechnen in den Übungen, regelmässige Teilnahme
mündl./schriftl./elektron. Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %