Tutorium: Mustererkennung/Klassifikation von Textdokumenten

Zu den Inhalten..

1. Tutor/in:

Jonas Rotermund

2. Ziel des Tutoriums:

Inhalte der Vorlesung "Mustererkennung" werden anhand des praktischen Beispiels der Klassifikation von Textdokumenten erläutert und gefestigt um auf die Prüfung vorzubereiten.
Das Lernen an einem praktischen Beispiel soll dem Studenten helfen, ein Verständnis für den Vorlesungsstoff aufzubauen, ohne viel Theorie auswendig lernen zu müssen.

3. Adressaten des Lehrangebotes:

- Studenten der Vorlesung Mustererkennung
- Interessenten aus dem Fachbereich Informatik

4. Teilnahme:

Teilnahme durch Besuchen der Veranstaltungen, die per Rundmail bekannt gegeben werden.

Bei Anregungen, Fragen und Interesse wenden Sie sich bitte an:
j.rotermund@stud.fh-sm.de

5. Veranstaltungsdatum/-zeit/-ort:

Keine weiteren Termine.

6. Veranstaltungsinhalte:

Die Veranstaltungsinhalte werden jeweils am konkreten Beispiel der automatischen Dokumentenverarbeitung erläutert:

- Aufgaben des Fachgebiets Computergestützte Intelligenz
- Prozesskette der Mustererkennung
- Postulate
- Vorverarbeitung
- Merkmalsextraktion
- Klassifikation, Fokus auf Nächste-Nachbarn-Klassifikation (NN, k-NN)
- Validierung