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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
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In diesem Modul lernst Du die Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der Bildverarbeitung kennen, welche ein zentraler Bestandteil der Mustererkennung sind.
Dieses Modul führt Dich in die Schlüsseltechniken des maschinellen Lernens ein, die für die automatische Erkennung und Klassifizierung von Mustern unerlässlich sind.
Datenanalyse ist entscheidend für die Mustererkennung. Dieses Modul vermittelt Dir die notwendigen Techniken zur Verarbeitung und Interpretation großer Datensätze.
Theoretische Grundlagen bieten das notwendige Wissen über die mathematischen und statistischen Prinzipien, die der Mustererkennung zugrunde liegen.
In den praktischen Übungen wirst Du das Gelernte in die Praxis umsetzen und eigene Projekte zur Mustererkennung entwickeln.
Im Rahmen des Studiengangs Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet die Vorlesung 'Projekt Mustererkennung' eine praktische Einführung in die Erkennung und Analyse von Mustern in Daten. Diese praxisorientierte Veranstaltung eignet sich besonders für Studierende, die ihr theoretisches Wissen in realen Projekten anwenden möchten. Du wirst in einer Kombination aus theoretischen Sitzungen und praktischen Übungen lernen, wie man verschiedene Methoden der Mustererkennung nutzt.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Diese Vorlesung besteht aus einem praktischen Projekt, in welchem Du lernst, wie Muster in Daten erkannt und analysiert werden können. Es wird eine Kombination aus theoretischen Sitzungen und praktischen Übungen geben.
Studienleistungen: Am Ende des Semesters musst Du ein eigenes Projekt präsentieren, das zeigt, wie gut Du Mustererkennung in einem ausgewählten Datensatz anwenden kannst.
Angebotstermine: Diese Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Bildverarbeitung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Qi P.
Eric L.
James T.
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