Diff for "Main/SS11_SeminarHotTopicsML"

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Block-Seminar "Hot Topics in Machine Learning"

Termine und Informationen

Erster Termin für Themenvergabe	Mittwoch, 18.05.2011, 10:00-12:00 Uhr, Raum FR 6046
Weitere Termine und Raum	Blockseminar am 4./5.7.2011 von 10:00 bis 17:00 Uhr im Raum FR 6046
Verantwortlich	Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
Ansprechtpartner(in)	Motoaki Kawanabe, Ph.D Universität Tokio, Paul von Bünau
Sprechzeiten	Nach Vereinbarung
Sprache	Englisch
Anrechenbarkeit	Wahlpflicht LV in den M.Sc. Modulen Maschinelles Lernen 1 & 2

Achtung: Der Termin für die Themenvergabe wurde um eine Woche nach hinten auf den 18.5. verlegt.

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Papers

Die Vorträge sollen jeweils 35 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.

Thema	Betreuer	Student
Stationary Subspace Analysis	Paul von Bünau
Robotics topics	Tobias Lang
painless-conjugate-gradient.pdf	Soeren Sonnenburg
Visual object detection	Motoaki Kawanabe	Sebastian Bach
Image segmentation	Motoaki Kawanabe	Lukas Poustka
Normalized Cuts and Image Segmentation	Wojciech Wojcikiewicz	Angelina Duka
Sparse PCA	Daniel Bartz
Model Evaluation	Katja Hansen
Learning Multiple Tasks with Kernel Methods	Wojciech Wojcikiewicz
Temporal Kernel CCA	Felix Bießmann	Peter Steinnökel
Learning Planning Rules in Noisy Stochastic Worlds	Tobias Lang	Alexander Bikadorov
Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models	Motoaki Kawanabe	Wenbo Xu
Probabilistic Latent Semantic Indexing	Motoaki Kawanabe	Moritz Lawitschka
A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories	Motoaki Kawanabe
Modern Learning Theory (Chap.4)	Marius Kloft	Felix Brockherde
Multiple Kernel Learning	Marius Kloft
Online Learning in Adversarial Environments	Marius Kloft
OPTIMOL: Automatic Online Picture collecTion via Incremental MOdel Learning	Motoaki Kawanabe	Benjamin Mateev

IDA Wiki: Main/SS11_SeminarHotTopicsML (last edited 2011-07-15 14:26:31 by PaulBuenau)

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-|| Learning Planning Rules in Noisy Stochastic Worlds || Tobias Lang ||  ||
+|| Learning Planning Rules in Noisy Stochastic Worlds || Tobias Lang || Alexander Bikadorov ||