TEK5020 – Mønstergjenkjenning

Timeplan, pensum og eksamensdato

Velg semester

Endringer på grunn av koronaviruset

Høsten 2020 planlegger vi for at undervisning og eksamen gjennomføres slik det er beskrevet i emnebeskrivelsen og på semestersidene, men det kan komme endringer på grunn av korona-situasjonen. Du får varsler om eventuelle endringer på semestersiden og/eller i Canvas.

Våren 2020 ble undervisning og eksamen digital. Se endringer og felles retningslinjer for eksamener ved MN-fakultetet våren 2020.

Kort om emnet

Emnet gir en grunnleggende innføring i mønstergjenkjenning, med vekt på klassifiseringsteori og maskinlæring. Temaer som gjennomgås er Bayesisk beslutningsteori, klassifikatorer og klassifiserings-systemer,  ledet  læring,  parametriske  og  ikke-parametriske  metoder,  lineære  og  generaliserte diskriminantfunksjoner, egenskapsutvelging og feilrateestimering, dimensjonalitetsproblemer, ikke-ledet læring og klyngeanalyse. Mønstergjenkjenning brukes ofte i sammenheng med bilde- og signalanalyse, og vil derfor være nyttig for mange studenter innenfor disse fagene.

Hva lærer du?

Etter fullført emne vil du:

  • ha oppnådd god kjennskap til teorien for klassifisering og mønstergjenkjenning
  • kunne velge egnet metodikk for å konstruere en klassifikator for en gitt problemstilling
  • kjenne prinsippene for konstruksjon og utvelging av egnede egenskaper for problemstillingen
  • kunne evaluere en ferdig trent klassifikator
  • ha grunnleggende kjennskap til ikke-ledet læring og klyngeanalyse  

Opptak til emnet

Studenter tatt opp til andre masterprogrammer kan, etter søknad, få adgang til emnet hvis dette er klarert med eget program.

Dersom du ikke allerede har studieplass ved UiO, kan du søke om opptak til våre studieprogrammer, eller søke om å bli enkeltemnestudent.

Emnet bygger på kunnskaper tilsvarende de gitt av MAT1120 – Lineær algebra, MAT1110 – Kalkulus og lineær algebra og STK1000 – Innføring i anvendt statistikk

Overlappende emner

Undervisning

Kurset gir 3 timer forelesning og øving per uke gjennom hele semesteret.

Emnet har to obligatoriske prosjektoppgaver som må godkjennes for å kunne ta avsluttende eksamen.

Eksamen

Det holdes en avsluttende muntlig eksamen i slutten av semesteret, som teller 100% ved sensurering. Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.

Obligatoriske oppgaver må være godkjent for å kunne ta avsluttende eksamen.

Hjelpemidler til eksamen

Godkjent kalkulator

Eksamensspråk

Eksamensoppgaven gis på norsk. Du kan besvare eksamenen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om karakterskalaen

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Tilrettelagt eksamen, kildebruk, begrunnelse og klage

Se mer om eksamen ved UiO

Sist hentet fra Felles Studentsystem (FS) 19. sep. 2020 01:16:41

Fakta om emnet

Studiepoeng
10
Nivå
Master
Undervisning
Høst
Eksamen
Høst
Undervisningsspråk
Norsk