Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Praktikum Mustererkennung

In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Konzepte und mathematischen Prinzipien der Mustererkennung besprochen.

• Definition und Eigenschaften von Mustern
• Statistische und strukturelle Ansätze
• Evaluation und Fehlerrate von Erkennungssystemen
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Dieser Abschnitt behandelt die Techniken zur Identifikation und Auswahl von Merkmalen, die für die Mustererkennung relevant sind.

• Theorie der Feature-Extraktion
• Dimensionenreduktionstechniken wie PCA und LDA
• Feature-Engineering und -Skalierung
• Vorverarbeitung von Daten
• Auswahlmethoden wie Wrapper und Filtermethoden

Hier werden verschiedene Algorithmen und Methoden zur Klassifikation von Mustern vorgestellt.

• Naive Bayes und Bayes-Klassifikatoren
• K-nearest Neighbors (k-NN)
• Support Vector Machines (SVM)
• Ensemble-Methoden wie Random Forests
• Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation

Dieser Abschnitt führt in die Welt der neuronalen Netze und Deep Learning ein, einschließlich ihrer Anwendung in der Mustererkennung.

• Grundlagen künstlicher neuronaler Netze
• Feedforward- und Rückpropagationsalgorithmen
• Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Transfer Learning und vortrainierte Modelle

Dieser Abschnitt illustriert die praktische Anwendung der Mustererkennung in verschiedenen Feldern und Szenarien.

• Bilderkennung und -analyse
• Spracherkennungssysteme
• Biometrische Identifikation
• Anomalieerkennung in Datenströmen
• Robotik und automatisierte Systeme