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Seminar "Knowledge Discovery & Information Retrieval"
Semester: WS 2010/2011
Umfang: 2S
Dozent: Prof. Dr. Gunther Heidemann
Dr. Sebastian Klenk
Beschreibung:

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 Veranstaltung
Do 21.10 Einführungsveranstaltung Folien
Do 28.10
Do 04.11
Do 11.11
Do 18.11 Customer Prediction
Do 25.11 Social Media Analysis - Analysis of Information Propagation in Social Networks
Do 02.12 Kompressionsbasierte Mustererkennung
Do 09.12
Do 16.12 Medical Data Mining
Do 23.12 Customer Prediction - Predicting Missing Items in Shopping Carts
Do 30.12 vorlesungsfrei
Do 06.01 vorlesungsfrei
Do 13.01 Social Media Data Mining - Sentiment Analysis
Do 20.01 Social Media Data Mining - Location Based Services
Do 27.01 Social Media Data Mining
Do 03.02 Seminar
Do 10.02 Seminar
Themen: Die Themen für dieses Seminar stehen noch nicht fest.
Termine: Donnerstag, 14:00 - 15:30 Uhr in 0.457
Organisatorische Hinweise:

Aktuelles

  • Terminvergabe
    Donnerstags 21.10.2010 (14:00-15:00 Uhr), Raum 0.457
Abgabefrist für Folien: 0 Tag(e) nach dem Vortrag
Abgabefrist für Ausarbeitung: 0 Tag(e) nach dem Vortrag

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