Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Pattern Recognition and Classification:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | |||
Obszary studiów | — | ||
Profil | |||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Pattern Recognition and Classification | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Basic knowledge of Matlab or Mathcad environments |
W-2 | Basic knowledge about programming |
W-3 | Basic knowledge of linear algebra, probability and statistics |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | This course is intended to present a unified approach to pattern recognition and classification techniques and their applications in real life problems |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
T-P-1 | Students prepare individual project with the requirements given by the teacher. | 30 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Introduction to the subject of pattern recognition. | 2 |
T-W-2 | Bayesian decision theory, discriminant functions for normal class distributions. | 3 |
T-W-3 | parameter estimation and supervised learning, nonparametric techniques (nearest neighbor rules, Parzen kernel rules, tree classifiers). | 3 |
T-W-4 | Adaboost, Breiman random forest, linear discriminant functions. | 3 |
T-W-5 | Fisher linear discriminant and learning including perceptron learning. | 3 |
T-W-6 | LMS algorithms and support vector machines, unsupervised learning and clustering. | 3 |
T-W-7 | Neural networks including multilayer perceptrons and radial basis networks | 3 |
T-W-8 | Elements of machine learning. | 2 |
T-W-9 | Feature selection and dimensionality reduction including PCA. | 2 |
T-W-10 | SOM and Laplacian maps. | 2 |
T-W-11 | Applications of pattern recognition in biometrics including handwriting recognition, face recognition and fingerprint recognition. | 4 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
projekty | ||
A-P-1 | Participation in classes | 30 |
A-P-2 | Generating projects' reports. | 20 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Participation in classes | 30 |
A-W-2 | Reading relevant literature. | 20 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Traditional lecture. Students prepare individual projects and reports. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Written exam (test) / project work |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WE_1-_??_W01 Knowledge of basic pattern recognition algorithms. | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WE_1-_??_U01 Ability to implement some pattern recognition algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_W01 Knowledge of basic pattern recognition algorithms. | 2,0 | |
3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WE_1-_??_U01 Ability to implement some pattern recognition algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | 2,0 | |
3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, Wiley, Second Edition, 2001
Literatura dodatkowa
- Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas, Pattern Recognition, Fourth Edition, Academic Press, 2008
- Brian Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press, 2008
- Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, hird Edition, Prentice Hall, 2008
- Nello Cristianini and John Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods, Cambridge University Press, 2000