PATTERN RECOGNITION
Course Description:
 
Covers basic concepts of pattern recognition systems, application examples, PDF estimation, maximum likelihood estimation, Bayesian estimation, KNN estimation, parzen windows estimation, expectation maximization algorithm, feature reduction, supervised classification, Bayesian classification, discriminant functions, classifier combination, Markov random fields, Artificial neural networks, support vector machines,
 
Textbook(s) and/or Other Required Materials:
 

يستهدف المقرر تعريف الطالب بأنماط البحوث التربوية واساليب تصميمها وبنائها وتدريبه على انجاز البحوث الكلمية والكيفية بأنماطها المختلفة مع التركيز على إدارك العلاقة بين تصميم البحوث التربوية وتطبيقاتها وبين التجديدات التربوية