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Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle"

Termin:

Dienstag: 14.00-16.00 (Vorlesung)<BR/>16.00-18.00 (Übung)

Raum:

Dozent:

Dr. Ulf Brefeld, Dr. Marc Toussaint

Ansprechpartner:

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

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

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Termin:	Dienstag: 14.00-16.00 (Vorlesung)<BR/>16.00-18.00 (Übung)
Raum:
Dozent:	Dr. Ulf Brefeld, Dr. Marc Toussaint
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