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Seminar "Mustererkennung"
Semester: SS 2008
Umfang: 2S
Dozent: Prof. Dr. Gunther Heidemann
Dr. Sebastian Klenk

Beschreibung:

Die Erkennung von Mustern ist ein zentrales Thema der Künstlichen Intelligenz. Forschung und Entwicklung in diesem Bereich gehören zu den stärksten "Wachstumsbranchen" der Informatik. Anwendungsgebiete sind beispielsweise Computersehen, Spracherkennung, die Klassifikation biomedizinischer Daten und die Robotik. Das Seminar ist damit eine ideale Ergänzung zu den Vorlesungen Active Vision / Computer Vision / Neuronale Netze / Datamining und eignet sich insbesondere auch zur Prüfungsvorbereitung.

Nach einer allgemeinen Einführung in die Musterklassifikation werden Anwendungen aus den Gebieten Bild- und Spracherkennung behandelt, der Schwerpunkt liegt dabei im Bereich Computersehen. Die Seminarvorträge werden aus folgenden Gebieten stammen:

  • Grundlagen der Mustererkennung
  • Extraktion signalnaher Merkmale
  • Klassifikatoren (z.B. Polynomklassifikator, Neuronale Netze)
  • Erkennung von Geräuschen und Sprachsignalen
  • Computersehen

Darüber hinaus können Themen von den Studierenden selbst vorgeschlagen werden.

 

Die Beschreibung als PDF

Themen:
Datum Thema Vortragender Betreuer
21.04.2008 Spracherkennung Entfällt Dr. Sebastian Klenk
28.04.2008 DNA Sequenzen Entfällt
Termine: Montag, 14:00 - 15:30 Uhr in 0.124
Organisatorische Hinweise:

Termine

  • Montag 15:45-17:00 Uhr (Raum 0.463)
  • Beginn: 21.4.2008

Aktuelles

  • Vorbesprechung
    Dienstag 18.03.2008 (15:00-15:30 Uhr), Raum 1.168
    Folien der Vorbesprechung als PDF

 

Ablauf

Jede(r) Seminarteilnehmer(in) hält zu einem Thema einen Vortrag mit anschließender Diskussion. Spätestens zwei Wochen vor dem Vortrag müssen die Vortragsfolien elektronisch abgegeben werden (Powerpoint oder PDF-Datei), spätestens eine Woche vor dem Vortrag findet eine Vorbesprechung mit den Betreuern statt.

Bis Semesterende gibt die/der Vortragende eine schriftliche Zusammenfassung in elektronischer Form (Postscript oder PDF-Datei) ab.

Voraussetzungen

Vordiplom, hilfreich wären Vorkenntnisse im Bereich maschineller Lernverfahren wie man sie zum Beispiel in den Lehrveranstaltungen "Neuronale Netze", "Aktives Sehen" oder "Statistical Data-Mining" vermittelt bekommt.

Vorlagen und Allgemeines zum Seminar

OO Vorlage Powerpoint Vorlage

Weiter Informationen und Vorlagen finden Sie hier

Literatur

  • T. Hastie, R. Tibshirani, Jerome Friedman: "The Elements of Statistical Learning", Springer, 2001
  • M. Berthold, D. Hand: "Intelligent Data Analysis", Springer, 1999
  • C. Bishop: "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006
Abgabefrist für Folien: 0 Tag(e) nach dem Vortrag
Abgabefrist für Ausarbeitung: 0 Tag(e) nach dem Vortrag

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