Revision history for TutoriumMustererkennungSS18
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======**[[Dokumentenklassifikation Zu den Inhalten..]]**======
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Deletions:
===**[[Dokumentenklassifikation Zu den Inhalten..]]**===
Additions:
Keine weiteren Termine.
Deletions:
- Donnerstag, 20.09.2018, 11:00 - 12:30, Raum B231
Additions:
- Donnerstag, 20.09.2018, 11:00 - 12:30, Raum B231
Deletions:
Deletions:
CategoryInfoTutorien
Additions:
===**[[Dokumentenklassifikation Zu den Inhalten..]]**===
===**[[Dokumentenklassifikation Zu den Inhalten..]]**===
===**[[Dokumentenklassifikation Zu den Inhalten..]]**===
Additions:
- Donnerstag, 12.07.2018, 14:15, Raum B231, nähere Information in Rundmail
Deletions:
Additions:
- Studenten der Vorlesung Mustererkennung
- Interessenten aus dem Fachbereich Informatik
Teilnahme durch Besuchen der Veranstaltungen, die per Rundmail bekannt gegeben werden.
Nächster Termin:
- Donnerstag, 12.07.2018, Raum B231, nähere Information in Rundmail
Die Veranstaltungsinhalte werden jeweils am konkreten Beispiel der automatischen Dokumentenverarbeitung erläutert:
- Aufgaben des Fachgebiets Computergestützte Intelligenz
- Prozesskette der Mustererkennung
- Postulate
- Klassifikation, Fokus auf Nächste-Nachbarn-Klassifikation (NN, k-NN)
- Interessenten aus dem Fachbereich Informatik
Teilnahme durch Besuchen der Veranstaltungen, die per Rundmail bekannt gegeben werden.
Nächster Termin:
- Donnerstag, 12.07.2018, Raum B231, nähere Information in Rundmail
Die Veranstaltungsinhalte werden jeweils am konkreten Beispiel der automatischen Dokumentenverarbeitung erläutert:
- Aufgaben des Fachgebiets Computergestützte Intelligenz
- Prozesskette der Mustererkennung
- Postulate
- Klassifikation, Fokus auf Nächste-Nachbarn-Klassifikation (NN, k-NN)
Deletions:
Termine werden per Rundmail bekanntgegeben.
Wird per Rundmail bekanntgegeben.
Grob (wird fortlaufend bearbeitet)
- Klassifikation
Additions:
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.
**{{color text="3. Adressaten des Lehrangebotes:" c="#00386a"}}**
Studenten der Vorlesung Mustererkennung.
Termine werden per Rundmail bekanntgegeben.
Bei Anregungen, Fragen und Interesse wenden Sie sich bitte an:
j.rotermund@stud.fh-sm.de
Wird per Rundmail bekanntgegeben.
Grob (wird fortlaufend bearbeitet)
- Vorverarbeitung
- Merkmalsextraktion
- Klassifikation
- Validierung
Das Lernen an einem praktischen Beispiel soll dem Studenten helfen, ein Verständnis für den Vorlesungsstoff aufzubauen, ohne viel Theorie auswendig lernen zu müssen.
**{{color text="3. Adressaten des Lehrangebotes:" c="#00386a"}}**
Studenten der Vorlesung Mustererkennung.
Termine werden per Rundmail bekanntgegeben.
Bei Anregungen, Fragen und Interesse wenden Sie sich bitte an:
j.rotermund@stud.fh-sm.de
Wird per Rundmail bekanntgegeben.
Grob (wird fortlaufend bearbeitet)
- Vorverarbeitung
- Merkmalsextraktion
- Klassifikation
- Validierung
Deletions:
Additions:
===**{{color text="Tutorium: Mustererkennung/Klassifikation von Textdokumenten"c="#00386a"}}** ===
