UNIK9590 – M?nstergjenkjenning
Beskrivelse av emnet
Kort om emnet
Bayes beslutningsteori, ledet l?ring, parametriske og ikke-parametriske metoder, line?re diskriminantfunksjoner, egenskapsuttrekking, ikkeledet l?ring, klyngeanalyse, syntaktiske metoder.
Hva l?rer du?
Emnet gir en grunnleggende innf?ring i teorien for klassifisering og m?nstergjenkjenning. Studentene skal etter emnet ha et godt grunnlag for ? velge metodikk og konstruere og evaluere klassifikatorer for gitte problemstillinger.
Opptak og adgangsregulering
Ph.d.-kandidater ved UiO s?ker plass p? undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.
Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av s?kere til emner med begrenset kapasitet.
Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner m? innen angitt frist s?ke om hospitantplass.
Forkunnskaper
Anbefalte forkunnskaper
Emnet bygger p? kunnskaper tilsvarende de gitt av MAT1120 – Line?r algebra (MAT120A/B), MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra (MAT110A/B) og STK1000 – Innf?ring i anvendt statistikk (tidligere ST005).
Overlappende emner
Emnet overlapper 10 stp mot UNIK4590 – M?nstergjenkjenning (videref?rt).
Emnet overlapper 5 studiepoeng mot STK4030 – Statistisk l?ring: Videreg?ende regresjon og klassifikasjon (nedlagt), og 8 studiepoeng mot tidligere versjon av emnet UNIKI385.
Undervisning
3 timer forelesning og ?ving pr. uke. Emnet har obligatoriske ?velser som m? godkjennes for ? kunne stille til eksamen.
Eksamen
Avsluttende muntlig eksamen. Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.
Ph.d.-studenter vil i forhold til masterstudenter p? den klonede versjonen av emnet (UNIK4590 – M?nstergjenkjenning (videref?rt)) f? en utvidelse av pensum (en ekstra artikkel eller et relevant kapittel i l?reboka) til presentasjon for ?vrige studenter. Presentasjonen og obligatorisk ?velser m? v?re godkjent f?r avsluttende eksamen.
Karakterskala
Emnet bruker karakterskala best?tt/ikke best?tt. Les mer om karakterskalaen.
Begrunnelse og klage
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Dette emnet tilbyr b?de utsatt og ny eksamen. Les mer:
Tilrettelagt eksamen
S?knadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.