7 uger med forelæsninger og databarøvelser, samt 6 uger med mere omfattende øvelser i billedanalyse, anvendt statistik og multimedieanalyse. Aktiviteterne veksler mellem øvelser og forelæsninger.
At bibringe studenten et overblik over anvendelse af computerintensive dataanalyse begreber og metoder samt giver baggrund for valg af Informatikspecialisering.
Kursusindhold:
Metoder: Bayes optimale beslutninger, generalisationsbegrebet, den multivariate normalfordeling, likelihood begrebet, lineær/kvadratisk diskriminanter, CART, k-nærmste-nabo klassifikation, k-means unsupervised indlærning, den generelle lineære model, generaliserede lineære modeller, modeller for dynamiske systemer. Case studier: medicinsk billedanalyse, industriel computervision, miljømodeller, biostatistik, tonedetektion, mønstergenkendelse i multimedier.
Bemærkninger:
Dette kursus giver via en række praktiske eksempler den nødvendige baggrund for specialiseringer indenfor signal- og billedanalyse og anvendt statistik.
