Computational-Intelligence

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Seminar Computational Intelligence Methods

Wintersemester 2010/2011

Übersicht

Aktuelles

Noch Plätze frei: einfach am 29.10.2010 vorbeikommen (ab 11:00 im K059)

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zum Seminar "Computational Intelligence Methods", das im Wintersemester 2010/2011 von Matthias Steinbrecher an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Inhalte des Seminars

Das Seminar soll die wissenschaftliche Arbeit, das Recherchieren, die Ausarbeitung und Präsentation üben. Hierfür bekommt in der ersten Veranstaltung jeder Teilnehmer ein eigenes Thema mit entsprechender Literatur. In den Folgewochen werden pro Sitzung ein oder zwei Vorträge mit anschließender Diskussionsrunde gehalten. Näheres siehe organisatorische Regelungen weiter unten.

In diesem Seminar sollen Spezialanwendungen intelligenter Datenanalysemethoden behandelt werden. Die Bedürfnisse kaum eines Unternehmens sind mit den Standardlehrbuchmethoden befriedigt. Daher sollen von unserer Arbeitsgruppe bzw. deren Projektpartnern entwickelte Spezialtechniken präsentiert werden. Ebenso finden aktuelle Themen von Konferenzteilnahmen Eingang in den Fundus an zu vergebenden Themen.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik

Teilnehmerkreis

Etwa 8-10 Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen.

Organisatorische Regelungen für den Teilnahmeschein

In der ertsen Veranstaltung werden die Themen vergeben, danach beginnt 14 Tage später der erste Vortrag, ca. 30 Minuten mit anschließender Diskussionsrunde. Für den Schein sind folgende Kriterien zu erfüllen:

  • erfolgreicher Vortrag
  • 5-6seitige Ausarbeitung zum jeweiligen Thema
  • Teilnahme an mind. 90% aller Vorträge

Termine und Räume


WochentagZeitRaumBeginn
SeminarFreitag11.15-12.45G29-K05922.10.2010
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Zusätzliche Unterlagen

Themen

(Liste unterliegt Änderungen, definitive Themenvorstellung und -einteilung in der ersten Veranstaltung)

  • Learning Graphical Models by Conditional Independence Tests
  • Adaptive Fuzzy Clustering / in Parallel Universes
  • Interesting Association Rules
  • Look-ahead Decision Trees
  • Ambiguous Label Learning
  • Visualization: Neighborgrams
  • Symbolic Time Series
  • Instance-bases Stream Mining
  • Preference Learning
  • Adaptive Classification
  • Parallel Fuzzy Clustering
  • Graph Alignment

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen nach der Themeneinteilung in der ersten Veranstaltung am 22.10.2010.

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Verweise auf andere Webseiten

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