Seminar Computational Intelligence Methods

Wintersemester 2011/2012

Übersicht

• Allgemeines
• Termine und Räume
• Zusätzliche Unterlagen
• Verweise

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zum Seminar "Computational Intelligence Methods", das im Wintersemester 2011/2012 von Pascal Held 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.

Alle Teilnehmer werden gebeten sich über den FIN Registration Service zu anzumelden.

Organisatorische Regelungen für den Teilnahmeschein

In der ertsen Veranstaltung werden die Themen vergeben, danach beginnt 14 Tage später der erste Vortrag, ca. 25 Minuten mit anschließender Diskussionsrunde.

Je nach Wunsch des Studenten gibt es für das Seminar entweder 3 oder 6 CP.

• erfolgreicher Vortrag (für 6 CP zwei Vorträge)
• 5-10seitige Ausarbeitung zum jeweiligen Thema (für 6 CP zwei Ausarbeitungen)
• Review einer Ausarbeitung eines anderen Studenten (für 6 CP zwei Reviews)
• Teilnahme an mind. 90% aller Vorträge

Termine und Räume

• Die Vorträge werden als Blockseminar gehalten

Ablaufplan:

• Montag
  • Roksolana Pleshkanovska, Adaptive Classification
  • Jan Zelmer, Spectral Clustering - An Introduction
  • Christian Braune, Fuzzy Clustering without Apriori Knowledge
  • PAUSE
  • Kai Dannies, Fuzzy Pattern Trees
  • Anett Hoppe, Explorative Datenanalyse mithilfe hierarchischer Fuzzy-Regelsysteme
• Dienstag
  • Sebastian Mai, Using Fuzzy Decision Trees for Ranking and Regression Problems
  • Anett Hoppe, Interaktive Exploration von Fuzzy-Clustern unter Nutzung von Neighborgrams
  • Karen Otte, Fuzzy clustering across parallel universes
  • PAUSE
  • Kai Dannies, Learning Association Rules using Evolutianary Algorithms
  • Anja Bachmann, Challenges on Association Rule Mining On Data Streams in Contrast to Classical Association Rule Mining Algorithms
• Donnerstag
  • Julia Hempel, Interactive Machine Learning for Classification
  • Severin Orth, Training von neuronalen Netzen anhand von nicht eindeutig benannten Mustern mittels des Nächster-Nachbar-Algorithmus
  • PAUSE
  • Anja Bachmann, Transaction-Sensitive Sliding Window Techniques in Stream Mining
  • Christian Braune, Linear Dimension Reduction Techniques

• Buch mit allen Ausarbeitungen (Cover)

Zusätzliche Unterlagen

Themen

(Dies sind nur einige Anregungen. Die genaue Themenliste wird in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben. Eigene Themen von Studenten sind willkommen.)

• 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
• Vorstellungsfolien
• Vorlage für Paper: LNCS-Style (Bitte nach Möglichkeit LaTeX verwenden!)

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