German
E507 – Pattern Recognition
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Module
Pattern Recognition
Mustererkennung |
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Module number
E507 [E_55]
Version: 2 |
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Faculty
Electrical Engineering
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Level
Master
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Duration
1 Semester
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Semester
Summer semester
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Module supervisor
Prof. Dr.-Ing. Julia Engelbrecht |
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Lecturer(s)
Prof. Dr.-Ing. Julia Engelbrecht |
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Course language(s)
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ECTS credits
5.00 credits |
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Workload
150 hours |
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Courses
3.25 SCH (2.00 SCH Lecture | 1.00 SCH Seminar | 0.25 SCH Internship) |
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Self-study time
101.25 hours |
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Pre-examination(s)
None
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Examination(s)
Written examination |
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Form of teaching
Vorlesungen ergänzt durch Übungen und einen Laborversuch
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Media type
No information
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Instruction content/structure
Grundaufbau des Mustererkennungssystems (10%) Musterbeschreibung durch Diskretisierung, Normierung und Merkmalextraktion (10%) Numerische Klassifikation (20%) Hidden Markov Modelle (30%) Mustererkennung mit Fuzzy-Algorithmen (20%) Anwendung der Programmiersprache R in der Mustererkennung (10%) |
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Qualification objectives
Kenntnisse: Musterbeschreibung durch signifikante Merkmale, Klassifikatoren, Hidden Markov Modellen, Theorie der Fuzzy-Modellierung Fertigkeiten: Konzeption signifikanter Merkmalsmengen, Entwurf und Modellierung von Klassifikatoren, Modellierung und Anwendung von Hidden Markov Modellen, Entwurf von Klassifikatoren auf Fuzzy-Basis, Grundkenntnisse in der Anwendung der Programmiersprache R Kompetenzen: Entwurf und Beurteilung von einfachen Mustererkennungssystemen |
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Social and personal skills
analytische und konzeptionelle Fähigkeiten; klar strukturiertes Denken in Zusammenhängen; Zielstrebigkeit; Interagieren in heterogenen Gruppen |
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Special admission requirements
No information
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Recommended prerequisites
Mathematik, Signalverarbeitung |
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Continuation options
No information
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Literature
Fink, G. A.; Mustererkennung mit Markov-Modellen; B.G. Teubner Stuttgart Leipzig Wiesbaden (2003); ISBN 3-519-00453-4 Niemann, H.; Klassifikation von Mustern; Springer Berlin (1983); ISBN 978-3-540-12642-3 |
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Current teaching resources
vorlesungsbegleitende Folien |
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Notes
No information
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Link to course/learning resources in OPAL
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