E507 – Mustererkennung
Modul
Mustererkennung
Pattern Recognition |
Modulnummer
E507 [E_55]
Version: 2 |
Fakultät
Elektrotechnik
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Niveau
Master
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Dauer
1 Semester
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Turnus
Sommersemester
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Modulverantwortliche/-r
Prof. Dr.-Ing. Julia Engelbrecht |
Dozent/-in(nen)
Prof. Dr.-Ing. Julia Engelbrecht |
Lehrsprache(n)
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ECTS-Credits
5.00 Credits |
Workload
150 Stunden |
Lehrveranstaltungen
3.25 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 1.00 SWS Übung | 0.25 SWS Praktikum) |
Selbststudienzeit
101.25 Stunden |
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
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Prüfungsleistung(en)
Schriftliche Prüfungsleistung |
Lehrform
Vorlesungen ergänzt durch Übungen und einen Laborversuch
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Medienform
Keine Angabe
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Lehrinhalte/Gliederung
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%) |
Qualifikationsziele
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 |
Sozial- und Selbstkompetenzen
analytische und konzeptionelle Fähigkeiten; klar strukturiertes Denken in Zusammenhängen; Zielstrebigkeit; Interagieren in heterogenen Gruppen |
Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
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Empfohlene Voraussetzungen
Mathematik, Signalverarbeitung |
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
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Literatur
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 |
Aktuelle Lehrressourcen
vorlesungsbegleitende Folien |
Hinweise
Keine Angabe
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Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
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