Vorlesung Bayessche Netze

Wintersemester 2007/08

Übersicht

• Allgemeines
• Übungsblätter
• Folien zur Vorlesung
• Zusätzliche Unterlagen
• Literatur
• Verweise

Aktuelles

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Bayessche Netze", die im Sommersemester 2007 von Prof. Dr. Rudolf Kruse an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Inhalte der Vorlesung

Modellierung von Unsicherheit und Vagheit in Expertensystemen; Darstellung unsicherer Information in probabilistischen Netzen (Bayessche Netze/Markov-Netze); Evidenzpropagation in solchen Netzen; quantitatives und Strukturlernen von probabilistischen Netzen aus Daten.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik und der Wahrscheinlichkeitstheorie

Hörerkreis

Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen, siehe auch UnivIS

Organisatorische Regelungen für den Übungsschein

Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.) Den Übungsschein bekommt, wer

• mindestens die Hälfte der Übungsaufgaben votiert,
• mindestens zweimal in den Übungen vorgetragen, und
• am Ende des Semesters ein kurzes Kolloquium (ca. 10 min.) bzw. eine Klausur (bei über 20 Interessenten) bestanden hat.

Regelungen für die Prüfungszulassung

Die Zulassung zur Prüfung ist von unserer Seite an keine zusätzlichen Bedingungen gebunden. Zur Vorbereitung empfiehlt sich jedoch die Bearbeitung der Aufgabenblätter und die Teilnahme an einer der angebotenen Übungen.

Termine und Räume

Lehrende

Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-mail) an eine der unten aufgeführten Personen.

• Prof. Dr. Rudolf Kruse, kruse@iws.cs.uni-magdeburg.de
• Matthias Steinbrecher, msteinbr@iws.cs.uni-magdeburg.de

Übungsblätter

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt.

Folien zur Vorlesung

Hier finden Sie Foliensätze zu den bisher gehaltenen Vorlesungen.

Zusätzliche Unterlagen

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen zur Vorlesung und zu den Übungen.

• Skript "Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie" prob.pdf
• Unsicheres und vages Wissen uvws.pdf
• Data Mining with Graphical Models dmwgm.pdf
• Folien mit exemplarischer Evidenzpropagation propalg-2-ex.pdf
• Bloodgroup Example: danish.pdf
• Evidenzpropagation auf Cliquen: clique-prop.pdf

Literatur

• G. Görz, C.-R. Rollinger und J. Schneeberger (Hrsg.).
  Handbuch der künstlichen Intelligenz
  Oldenbourg, München, 2000
  Speziell: C. Borgelt, H. Timm und R. Kruse.
  Kapitel 9: Unsicheres und vages Wissens.
  uvws.pdf
• C. Borgelt und R. Kruse.
  Graphical Models - Methods for Data Analysis and Mining.
  J. Wiley & Sons, Chichester, United Kingdom 2002
• F.V. Jensen.
  An Introduction to Bayesian Networks.
  UCL Press, London, United Kingdom 1996
• E. Castillo, J.M. Gutierrez, and A.S. Hadi.
  Expert Systems and Probabilistic Network Models.
  Springer, New York, NY, USA 1997
• J. Pearl.
  Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference.
  Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, USA 1988 (2nd edition 1992)

Verweise auf andere Webseiten

• Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
• Fakultät für Informatik
• Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung
• Arbeitsgruppe Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
• andere Lehrveranstaltungen der Arbeitsgruppe