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|| '''Termin:''' || Dienstag: Vorlesung 14.00-16.00, Übung 16.00-18.00 || || '''Raum:''' || Vorlesung FR-6535, Übung 4061 || |
||<(^|2> '''Vorlesung:''' || Dienstag 14.00-16.00 || || FR-6535 || ||<(^|2> '''Übung:''' || Dienstag 16.00-18.00 || || FR-4061 || |
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|| Tobias Lang (Übung)|| | || [[http://user.cs.tu-berlin.de/~lang|Tobias Lang]] (Übung)|| |
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|| '''Datum''' || '''Uhrzeit''' || '''Beschreibung''' || || 21.04. || 14:00-16:00 Uhr || Einführung mit Überblick || || 28.04. || 14:00-16:00 Uhr || Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Graphische Modelle, Faktorgraphen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten || || 5.05. || 14:00-16:00 Uhr || Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen || || 12.05. || 14:00-16:00 Uhr || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. || || 19.05. || 14:00-16:00 Uhr || Beliefpropagierung in zyklischen Graphen, Mean-Field Alg. || || 26.05. || 14:00-16:00 Uhr || Hidden Markov Models, Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM) || || 2.06. || 14:00-16:00 Uhr || Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung || || 9.06. || 14:00-16:00 Uhr || Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron || || 16.06. || 14:00-16:00 Uhr || Strukturierte Support-Vector Maschinen || || 16.06. || 14:00-16:00 Uhr || Influence Diagramme || || 16.06. || 14:00-16:00 Uhr || Markov Decision Processes || || 16.06. || 14:00-16:00 Uhr || Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies) || || 16.06. || 14:00-16:00 Uhr || Zusammenfassungen und Fragestunde || |
|| '''Datum''' || '''Beschreibung''' || || 21.04. || Einführung mit Überblick || || || || || || 28.04. || Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Graphische Modelle, Faktorgraphen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten || || 05.05. || Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen || || 12.05. || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. || || 19.05. || Beliefpropagierung in zyklischen Graphen, Mean-Field Alg. || || || || || || 26.05. || Hidden Markov Models, Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM) || || 02.06. || Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung || || 09.06. || Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron || || || || || || 16.06. || Strukturierte Support-Vector Maschinen || || 23.06. || Influence Diagramme || || 30.06. || Markov Decision Processes || || 07.07. || Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies) || || || || || || 14.07. || Zusammenfassungen und Fragestunde || |
Describe Main/SS09_GraphicalModels here.
Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle"
Vorlesung:
Dienstag 14.00-16.00
FR-6535
Übung:
Dienstag 16.00-18.00
FR-4061
Dozenten:
Tobias Lang (Übung)
Termine
Datum
Beschreibung
21.04.
Einführung mit Überblick
28.04.
Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Graphische Modelle, Faktorgraphen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten
05.05.
Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen
12.05.
Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg.
19.05.
Beliefpropagierung in zyklischen Graphen, Mean-Field Alg.
26.05.
Hidden Markov Models, Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM)
02.06.
Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung
09.06.
Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron
16.06.
Strukturierte Support-Vector Maschinen
23.06.
Influence Diagramme
30.06.
Markov Decision Processes
07.07.
Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies)
14.07.
Zusammenfassungen und Fragestunde