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Seminar "Knowledge Discovery & Information Retrieval"
Semester: WS 2008/2009
Umfang: 2S
Dozent: Prof. Dr. Gunther Heidemann
Dr. Sebastian Klenk
Beschreibung:

Aktuelles

  • Achtung Terminänderungen!
    Wegen Uni-Tag und dem Ausfall einiger Vorträge haben sich die Termine für einige Vortragende geändert. Bitte beachten Sie die neuen Termine!
  • Vorbesprechung
    Donnerstag 11.09.2008 (14:00-15:00 Uhr), Raum 1.168

Beschreibung

Knowledge Discovery und Information Retrieval stehen für Verfahren zur Generierung, zum Suchen und Sammeln neuen Wissens aus bestehenden Datenbeständen. Dabei geht es darum Regelmäßigkeiten und Abhängigkeiten zu erkennen und Trends zu bestimmen. In der Regel werden hierfür Methoden der Künstlichen Intelligenz und der Statistik verwendet. Praktische Anwendungsbereiche sind die Bio-Medizinische Forschung, Suchmaschinen, und viele mehr.

Im Rahmen dieses Seminars werden einige der aktuellen Methoden (Neuronale Netze, Hidden-Markov Modelle, Kernschätzer, etc.) vorgestellt und diskutiert. Dabei soll anhand beschriebener praktischer Anwendungsfälle der spezielle Nutzen dargestellt und die mit den Vorgehensweisen verbundenen Probleme verdeutlicht werden. Beispiele hierfür sind: Image Retrieval, Musik-Klassifikation, Case Based Reasoning, etc.

Die Vortragstheme entsprechen dem gegenwärtigen Stand der Forschung oder besonderen praktischen Anwendungen. Als Einstieg zu jedem Thema werden ein oder mehrere wissenschaftliche Artikel zur Verfügung gestellt auf denen aufbauend dann das Themengebiet erarbeitet wird.

Die Beschreibung als PDF

Voraussetzungen

Vordiplom, hilfreich wären Vorkenntnisse im Bereich maschineller Lernverfahren wie man sie zum Beispiel in den Lehrveranstaltungen "Neuronale Netze" und "Computer Vision" vermittelt bekommt.

Sonstiges

 

Literatur

  • C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze: "Introduction to Information Retrieval", Cambridge University Press, 2008
  • T. Hastie, R. Tibshirani, Jerome Friedman: "The Elements of Statistical Learning", Springer, 2001
  • M. Berthold, D. Hand: "Intelligent Data Analysis", Springer, 1999
  • C. Bishop: "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006

Termine II

Termin      Vortragender    Thema
 
Mi 15.10 Sebastian KlenkErstellung und Präsentation eines wissenschaftlichen Textes
 
Mi 22.10  frei  
 
Mi 29.10  frei  
 
Mi 05.11  frei  
 
Mi 12.11  Thomas Müller The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web
 
Mi 19.11  entfällt  
 
Mi 26.11  Zhen Peng Data Mining Approaches for Intrusion Detection
 
Mi 03.12  entfällt  
 
Mi 10.12  entfällt  
 
Mi 17.12  Tino Hartmann Normalized compression distance for visual analysis of document collections 
 
Mi 24.12  vorlesungsfrei  
 
Mi 31.12  vorlesungsfrei  
 
Mi 07.01  Florian Leiß Analysis and Visualization of Gene Expression Microarray Data in Human Cancer Using Self-Organizing Maps 
 
Mi 14.01  Bettina Ohlhausen Image Analogies 
 
Mi 21.01  Susan Zardoost From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases
 
Mi 28.01  Immanuel Trummer Credit Rist Evaluation in Power Markets with Random Forest
 
Mi 04.02    
 
Mi 11.02    
 

 

Themen:
Datum Thema Vortragender Betreuer
01.01.1970 Themen werden noch bekannt gegeben Entfällt
Termine: Mittwoch, 11:30 - 13:00 Uhr in 0.453
Organisatorische Hinweise:
Abgabefrist für Folien: 0 Tag(e) nach dem Vortrag
Abgabefrist für Ausarbeitung: 0 Tag(e) nach dem Vortrag

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