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== Vorlesung Graphische Modelle == == Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle" ==
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 || '''Termin:''' || ||
 || '''Raum:''' || ||
 || '''Dozent:''' || Dr. Ulf Brefeld, Dr. Marc Toussaint ||
 || '''Ansprechpartner:''' || ||		  ||<(^|2> '''Vorlesung:''' || Dienstag 14.00-16.00 ||
 || FR-6535 ||
 ||<(^|2> '''Übung:''' || Dienstag 16.00-18.00 ||
 || FR-4061 ||
 ||<(^|2>'''Dozenten:''' || [[http://user.cs.tu-berlin.de/~brefeld|Dr. Ulf Brefeld]], [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mtoussai|Dr. Marc Toussaint]] ||
 || [[http://user.cs.tu-berlin.de/~lang|Tobias Lang]] (Übung)||
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 || '''Datum''' || '''Uhrzeit''' || '''Beschreibung''' ||
 || 21.04. || 10:00-12:00 Uhr || Einführung mit Überblick ||
 || 28.04. || 10:00-12:00 Uhr || Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Graphische Modelle, Faktorgraphen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten ||
 || 5.05. || 10:00-12:00 Uhr || Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen ||
 || 12.05. || 10:00-12:00 Uhr || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. ||
 || 19.05. || 10:00-12:00 Uhr || Beliefpropagierung in zyklischen Graphen, Mean-Field Alg. ||
 || 26.05. || 10:00-12:00 Uhr || Hidden Markov Models, Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM) ||
 || 2.06. || 10:00-12:00 Uhr || Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung ||
 || 9.06. || 10:00-12:00 Uhr || Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron ||
 || 16.06. || 10:00-12:00 Uhr || Strukturierte Support-Vector Maschinen ||
 || 16.06. || 10:00-12:00 Uhr || Influence Diagramme ||
 || 16.06. || 10:00-12:00 Uhr || Markov Decision Processes ||
 || 16.06. || 10:00-12:00 Uhr || Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies) ||
----
 || 16.06. || 10:00-12:00 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"

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

IDA Wiki: Main/SS09_GraphicalModels (last edited 2009-07-22 10:46:20 by MarcToussaint)