Vorlesung

Pattern Recognition and Machine-Learning

zuletzt aktualisiert: 02.04.2025

Praktikum und Übungen:

Bitte melden Sie sich zu Beginn der Vorlesung im ZPA-System an.
Interessenten anderer FKs melden sich bitte vorgängig per email bei mir mit folgenden Angaben an:
- Name, Name des zentralen Hochschul-Accounts (<name>@hm.edu) sowie
  den Studiengang, Semesterzahl, in Voll- oder Teilzeit
- auch loggen Sie sich einmal mit Ihrem HM-Account im ZPA über Shibboleth an und aus, damit Ihre Daten an der FK7 erfasst werden.
das Praktikum findet im R3.026 statt.
Alle Abgaben inkl. Ergebnisbildern in benannten Ordner packen und als email mit Angabe des Fachs und der Gruppe im Betreff zusenden.
In der Vorlesung sind die Ergebnisse mündlich zu erläutern!
Vorlesung:

Termin	online/R0.012	Termin	online/R0.012	Termin	online/R0.012
18.3.2025	R0.012	29.4.2025 (2x)	R0.012/R0.007	3.6.2025	nur Prkt/online
25.3.2025 (2x)	R0.012/R3.026	6.5.2025	online	17.6.2025	R0.012/R0.007
1.4.2025 (2x)	R0.012/R0.007	13.5.2025	nur Prkt/online	24.6.2025	R0.012 Erl., Fragen,
8.4.2025	online	20.5.2025	R0.012/R0.007	1.7.2025	bei Bedarf
15.4.2025	nur Prkt/online	27.5.2025	online

Präsenz- und online-Termine sind vorläufig und werden ggf. in der ersten Vorlesung angepasst!

Übungsblatt	Praktikum	Abgabe	Erläuterung
1.PR+ML_Ex_Einarbeitung+Statistik	18+25.3.	27.3.2025	1.4.2025
2.PR+ML_Ex_Parametrische-Klassifikatoren	1+8.+15.4.(2x)	24.4.2025	29.4.2025
3.PR+ML_Ex_Parameterfreie-Klassifikatoren	6.5.+13.5.(2x)	15.5.2025	20.5.2025
4.PR+ML_Ex_Regression	27.5.+3.6.(2x)	12.6.2025	17.6.2025

Infos zu Matlab:
- Die komplette Matlab-Dokumentation ist auch dort zu finden: http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/helpdesk.html
- Kermit Sigmon's MATLAB Primer [ pdf ].
- Matlab-Tutorial auf YouTube: http://www.youtube.com/watch?v=4ITjmDJAyu8
- Matlab ist für zuhause auch als Studentenversion über die LRZ-Kennung (name@rz.fhm) erhältlich.
Infos zu Python etc.:
- python.org
- docs.scipy.org/doc/
- usw.

Prüfung:
- Praktikum als Schein
- Modularbeit
- schriftlich, 90min, ohne Hilfsmittel, mit Taschenrechner
- Termin: wird von der Fakultät festgelegt und bekanntgegeben.