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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
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
05.05.
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)
02.06.
14:00-16:00 Uhr
Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung
09.06.
14:00-16:00 Uhr
Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron
16.06.
14:00-16:00 Uhr
Strukturierte Support-Vector Maschinen
23.06.
14:00-16:00 Uhr
Influence Diagramme
30.06.
14:00-16:00 Uhr
Markov Decision Processes
07.07.
14:00-16:00 Uhr
Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies)
14.07.
14:00-16:00 Uhr
Zusammenfassungen und Fragestunde