آموزش Einführung در Die Mustererkennung
Einführung in die Mustererkennung
Herzlich willkommen zur ersten Lektion einer langen Reihe über Musterkennung.
Die Mustererkennung ist ein zentrales Kerngebiet der künstlichen Intelligenz und damit ein wichtiger Aspekt für neue Technologien.
در unserer ersten Lektion machen wir eine kurze Einführung in den Begriff Mustererkennung، Gefolgt von den Grundlagen der Bayes-Theorie. Darauf aufbauend werden die ersten Klassifizierer behandelt, die einen Teil des Ursprungs der künstlichen Intelligenz darstellen.
Die Kernidee dieser Reihe ist den theoretischen، abstrakten Teil der Mustererkennung mit guten Beispielen für die Allgemeinheit verständlich zu machen، um mehr Leute für das Gebiet der künstlichen Intelligenz zu begenenp.>
Für das problemlose Mitverfolgen und Verstehen der gesamten Reihe sind nur grundlegende Kenntnisse der Mathematik notwendig:
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
- آیا ist ein انتگرال بود، آیا ist ein Ableitung بود؟ - تجزیه و تحلیل
- Grundlagen der Matrizenrechnung - جبر خطی
Hier haben wir euch eine Übersicht der ersten Lektion bereitgestellt.
In der Videoreihe findet ihr auch Praxisbeispiele um das gelernte anzuwenden!
Teil 1 - Einführung
- آیا Mustererkennung بود؟
- Welche Art von Anwendungsfelder erwarten uns?
- در welchen Bereich der Musterekennung ordnet sich die Lernreihe ein؟
Teil 2 - Bayes - Theorie
- Grundbegriffe der Bayes - Theory
Hier werden die Begriffe des Priors, der Likelihood und des Posteriors erläutert. Das ganze wird anhand eines Beispiels anschaulich gemacht.
Zusätzlich wird gemeinsam erörtert wie einige der Plots auf den Folien zustande kommen. Dafür wird die Programmiersprache Python eingesetzt,
keine Sorge es ist keine besondere Programmiererfahrung vorausgesetzt.
- کلاسیفیزر
Im nächsten Abschnitt werden mit Hilfe der gewonnenen Erkenntisse der Bayes - Theorie die ersten Klassifizierer behandelt (حداکثر - احتمال Schätzer،
حداکثر یک Schätzer، Bayes - Risk Beghoodio Ließrate Anschätzer).
, sowie Diskriminanzfunktion erläutert und anhand des Beispiels veranschaulicht.
Teil 3 - Erweiterung
- Erweiterungen
Die mathematischen Modelle aus den vorherigen Kapiteln sind rein für den Idealfall gedacht und berücksichtigen keine realen Einflüsse der Umwelt.
در diesem letzten Abschnitt geht es darum، wie die Fälle für fehlende oder verrauschte Eingangsgrößen behandelt werden. Welt vorkommen.
درس ها Lessons
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مقدمه Intro
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بیز کلاسیفیکاتورن Bayes Klassifikatoren
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بیز فرمل Bayes Formel
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Diskriminanzfunktion Diskriminanzfunktion
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Erweiterung der Bayes Formel Erweiterung der Bayes Formel
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Modellierung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen Modellierung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen
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Einleitung Mustererkennung Einleitung Mustererkennung
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Vertrauensnetze Vertrauensnetze
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Deep5
آژانس کاربردی و هوش مصنوعی
درود بر شما، برنامههای کاربردی، نرمافزار Künstliche Intelligenz!
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Zu uns: Wir heißen Lucas، Matthias، Allaa Mika. Gemeinsam haben wir Elektrotechnik an der TU-Braunschweig studiert. در den zukünftigen Kursen werdet ihr uns alle einmal kennenlernen. :)
Wir wollen diese Plattform nutzen, um unser Wissen an euch weiterzugeben. Dazu erstellen wir verschiedene Videoreihen, die zu den theoretischen Grundlagen auch Praxisbeispiele zum mitmachen liefern!
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