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Vorlesung Graphische Modelle
Termin:
Raum:
Dozent:
Dr. Ulf Brefeld, Dr. Marc Toussaint
Ansprechpartner:
Termine
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