Pattern Recognition (PR)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Pattern Recognition)

Lehrveranstaltungen:

• • Pattern Recognition
    (Vorlesung, 3 SWS, Andreas Maier et al., Mo, 14:15 - 15:45, H4; Di, 08:15 - 09:45, H4)
  • Pattern Recognition Exercises
    (Übung, 1 SWS, Paul Stöwer et al.)

Empfohlene Voraussetzungen:

• Well grounded in probability calculus, linear algebra/matrix calculus

• The attendance of our bachelor course 'Introduction to Pattern Recognition' is not required but certainly helpful.
  

• Gute Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Linearer Algebra/Matrizenrechnung

• Der Besuch der Bachelor-Vorlesung 'Introduction to Pattern Recognition' ist zwar keine Voraussetzung, aber sicherlich von Vorteil.

Inhalt:

Mathematical foundations of machine learning based on the following classification methods:

• Bayesian classifier

• Logistic Regression

• Naive Bayes classifier

• Discriminant Analysis

• norms and norm dependent linear regression

• Rosenblatt's Perceptron

• unconstraint and constraint optimization

• Support Vector Machines (SVM)

• kernel methods

• Expectation Maximization (EM) Algorithm and Gaussian Mixture Models (GMMs)

• Independent Component Analysis (ICA)

• Model Assessment

• AdaBoost
  

Mathematische Grundlagen der maschinellen Klassifikation am Beispiel folgender Klassifikatoren:

• Bayes-Klassifikator

• Logistische Regression

• Naiver Bayes-Klassifikator

• Diskriminanzanalyse

• Normen und normabhängige Regression

• Rosenblatts Perzeptron

• Optimierung ohne und mit Nebenbedingungen

• Support Vector Maschines (SVM)

• Kernelmethoden

• Expectation Maximization (EM)-Algorithmus und Gaußsche Mischverteilungen (GMMs)

• Analyse durch unabhängige Komponenten

• Modellbewertung

• AdaBoost

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• verstehen die Struktur von Systemen zur maschinellen Klassifikation einfacher Muster

• erläutern die mathematischen Grundlagen ausgewählter maschineller Klassifikatoren

• wenden Klassifikatoren zur Lösung konkreter Klassifikationsproblem an

• beurteilen unterschiedliche Klassifikatoren in Bezug auf ihre Eignung

• verstehen in der Programmiersprache Python geschriebene Lösungen von Klassifikationsproblemen und Implementierungen von Klassifikatoren
  

Students

• understand the structure of machine learning systems for simple patterns

• explain the mathematical foundations of selected machine learning techniques

• apply classification techniques in order to solve given classification tasks

• evaluate various classifiers with respect to their suitability to solve the given problem

• understand solutions of classification problems and implementations of classifiers written in the programming language Python

Literatur:

• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stock: Pattern Classification, 2nd edition, John Wiley&Sons, New York, 2001

• Trevor Hastie, Robert Tobshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer, New York, 2009

• Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, New York, 2006

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

1. 123#67#H
   (Po-Vers. 2008 | TechFak | Computational Engineering (Master of Science with Honours) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)
2. 123#67#H
   (Po-Vers. 2008 | TechFak | Computational Engineering (Master of Science with Honours) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Pattern Recognition)
3. Advanced Optical Technologies (Master of Science)
   (Po-Vers. 2018w | TechFak | Advanced Optical Technologies (Master of Science) | Gesamtkonto | Major Topics | Computational Optics | Pattern Recognition)
4. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2016w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlmodule | Technical Electives | Pattern Recognition)
5. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2020w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Technical Electives | Pattern Recognition)
6. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Technical Electives | Pattern Recognition)
7. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodulbereich | Subsymbolic AI/Machine Learning | Pattern Recognition)
8. Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | Technische Wahlpflichtmodule | Pattern Recognition)
9. Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlmodule | Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
10. Computational Engineering (Master of Science)
    (Po-Vers. 2016w | TechFak | Computational Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)
11. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
12. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2008 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)
13. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2008 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Pattern Recognition)
14. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2013 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Informatik | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)
15. Data Science (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2020w | Vertiefungsrichtungen | Maschinelles Lernen / Artificial Intelligence (AI) | Pattern Recognition)
16. Data Science (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2020w | Vertiefungsrichtungen | Nicht gewählte Vertiefungsrichtungen | Pattern Recognition)
17. Data Science (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2022s | Gesamtkonto | Vertiefungsrichtungen | Maschinelles Lernen / Artificial Intelligence (AI) | Pattern Recognition)
18. Data Science (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2022s | Gesamtkonto | Vertiefungsrichtungen | Nicht gewählte Vertiefungsrichtungen | Pattern Recognition)
19. Data Science (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | Gesamtkonto | Studienrichtung Machine Learning / Artificial Intelligence | Pattern Recognition)
20. Digital Humanities (Master of Arts): 3. Semester
    (Po-Vers. 2019w | PhilFak | Digital Humanities (Master of Arts) | Gesamtkonto | Daten analysieren und verstehen | Pattern Recognition)
21. Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer)) | Vertiefung Informatik I und II | Vertiefungsmodul Mustererkennung | Pattern Recognition)
22. Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))
    (Po-Vers. 2013 | TechFak | Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer)) | Vertiefung Informatik I und II | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
23. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2009s | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
24. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2009w | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
25. Informatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2022w | TechFak | Informatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich (Wahlpflichtmodule aus mind. 2 Vertiefungsrichtungen) | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
26. Informatik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
27. Information and Communication Technology (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019s | TechFak | Information and Communication Technology (Master of Science) | Gesamtkonto | Pflicht- und Wahlpflichtmodule der Studienschwerpunkte | Schwerpunkt Networks and Digital Communication | Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Networks and Digital Communication | Pattern Recognition)
28. Information and Communication Technology (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019s | TechFak | Information and Communication Technology (Master of Science) | Gesamtkonto | Pflicht- und Wahlpflichtmodule der Studienschwerpunkte | Schwerpunkt Media Processing Systems | Pflichtmodule | Pattern Recognition)
29. Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2010 | TechFak | Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) | Gesamtkonto | Schwerpunkte im Masterstudium | Schwerpunkt Multimediasysteme | Pflichtmodule | Pattern Recognition)
30. Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2016s | TechFak | Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) | Gesamtkonto | Schwerpunkte im Masterstudium | Schwerpunkt Kommunikationsnetze und Übertragungstechnik | Wahlpflichtmodule | Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Kommunikationsnetze | Pattern Recognition)
31. Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2016s | TechFak | Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) | Gesamtkonto | Schwerpunkte im Masterstudium | Schwerpunkt Multimediasysteme | Pflichtmodule | Pattern Recognition)
32. International Information Systems (IIS) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2014w | ReWiFak | International Information Systems (IIS) (Master of Science) | Informatics | Informatics Electives | Extension Courses | Pattern Recognition)
33. International Information Systems (IIS) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2017w | ReWiFak | International Information Systems (IIS) (Master of Science) | Gesamtkonto | Informatics | Informatics Electives | Extension Courses | Pattern Recognition)
34. International Information Systems (IIS) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2018w | ReWiFak | International Information Systems (IIS) (Master of Science) | Informatics | Core courses (Informatics) | Data and knowledge (Informatics - Core) | Pattern Recognition)
35. International Information Systems (IIS) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2018w | ReWiFak | International Information Systems (IIS) (Master of Science) | Informatics | Electives (Informatics) | Data and knowledge (Informatics - Elective) | Pattern Recognition)
36. International Information Systems (IIS) (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | ReWiFak | International Information Systems (IIS) (Master of Science) | Gesamtkonto | Informatics | Data and knowledge - Informatics | Pattern Recognition)
37. Maschinenbau (Master of Science)
    (Po-Vers. 2007 | TechFak | Maschinenbau (Master of Science) | Studienrichtungen Allgemeiner Maschinenbau, Fertigungstechnik, und Rechnergestützte Produktentwicklung | Gesamtkonto | Wahlmodule | Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
38. Mathematik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. | NatFak | Mathematik (Bachelor of Science) | Module des Nebenfachs | Nebenfach Informatik | Vertiefungsmodule | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
39. Mathematik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2019w | NatFak | Mathematik (Bachelor of Science) | weitere Module der Bachelorprüfung | Module des Nebenfachs | Nebenfach Informatik | Vertiefungsmodule | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Pattern Recognition)
40. Mechatronik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2009 | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
41. Mechatronik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
42. Mechatronik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik / Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
43. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2012 | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
44. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2012 | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
45. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
46. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
47. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Eingebettete Systeme | Pattern Recognition)
48. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Pattern Recognition)
49. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2011 | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | alte Prüfungsordnungen | Modulgruppen M2 - M8 | Fachrichtung 'Medizinische Bild- und Datenverarbeitung' | M2 Ingenieurswissenschaftliche Kernfächer I | Pattern Recognition)
50. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2013 | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Pattern Recognition)
51. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Pattern Recognition)
52. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Modulgruppen M1, M2, M3, M5, M7 nach Studienrichtungen | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Pattern Recognition)
53. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Modulgruppen M1, M2, M3, M5, M7 nach Studienrichtungen | Study Field Health and Medical Data Analytics | M2 Engineering Core Modules (HMDA) | Pattern Recognition)
54. Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2010 | ReWiFak | Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) | Vertiefungsbereich und Schlüsselqualifikationen | Wahlbereich | Pattern Recognition)
55. Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2015w | ReWiFak | Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Schlüsselqualifikationen | Wahlbereich | Pattern Recognition)
56. Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2017w | ReWiFak | Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Vertiefungsbereich | Pattern Recognition)
57. Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2018w | ReWiFak | Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Vertiefungsbereich | Pattern Recognition)
58. Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2020w | ReWiFak | Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereiche | Wahlpflichtbereich Informatik | Pattern Recognition)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Pattern Recognition (Prüfungsnummer: 41301)

(englischer Titel: Pattern Recognition)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023

1. Prüfer:

Andreas Maier

Termin: 11.10.2022