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Druckfassung - Fakultät für Mathematik und Informatik

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Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
LITERATURARBEIT & PRÄSENTATION
Teil I
ASQ-Seminarmodul im Wintersemester 2014
Auftaktveranstaltung & Themenvergabe
Prof. E.G. Schukat-Talamazzini
Stand: 30. Oktober 2014
Modul+Prüfung
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Modul+Prüfung
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Professur für Musteranalyse
Meine Lehrveranstaltungen für ...
Lehrangebot Wintersemester & Sommersemester
Informatiker & Bioinformatiker & Informatikerinnen & Bioinformatikerinnen
Lehrbereich
SOMMERSEMESTER
ASQ und
WERKZEUGE (’R’)
der Mustererkennung und des
Maschinellen Lernens
2V/U B.Sc.
WP-Bereich
Bachelor
Vertiefung
MUSTERERKENNUNG
4V B.Sc.
Künstliche
Intelligenz
und Mustererkennung
Master
STOCHASTISCHE
GRAMMATIKMODELLE
4V M.Sc.
MASCHINELLES
LERNEN UND
DATA MINING
4V M.Sc.
Intelligente Systeme
4V
Literaturarbeit und
PräsentationASQ
Mustererkennung
4V
Strukturiertes
Programmieren
Werkzeuge ME/ML
2Ü
2S
EF Inf.
Intelligente
Systeme
Statistische
WINTERSEMESTER
Inhaltliche Abhängigkeiten
Informatik
Musteranalyse
Themenbearbeitung
SPEZIELLE
MUSTERANALYSESYSTEME
2V M.Sc.
Stochastische
tikmodelle
Gramma4V
Biometriesysteme
(Seminar)
2S
4V+2Ü
Maschinelles Lernen
und Datamining
4V
Spezielle Musteranalysesysteme
2V
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
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Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
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Anwendung II
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Literaturarbeit und Präsentation
Vorlesung und Seminar aller Studiengänge · 2V · 3 LP
Modul und Prüfungsgegenstand
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Ablauf der Lehrveranstaltung
Symbolische Verarbeitung
ASQ-Modul der
FMI
Allgemeine
Schlüsselqualifikationen
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
Assoziative Suche und Strukturierung
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Lehrveranstaltungstypen und Lernziele
Modulteilnahme und Modulprüfung
Was lernen wir wo ?
Anmeldung und Zulassung
Anmeldung zur Teilnahme
Studiengänge (Ba/Ma/Dipl/Mag/LA)
• Fachwissen aufnehmen
Vorlesung
• Fachwissen reproduzieren
Übung
• Fachwissen selbständig erarbeiten
• Generalprobe
Zulassung zur Teilnahme
9 (18) Studierende (Einfachtermine/Doppeltermine)
Nachnominierung wann immer jemand abspringt
Seminar
• Schriftliche & mündliche Präsentation
• Eigenständiges Problemlösen
2 Studierende
Abschlussarbeit/Seminar
Abschlussarbeit/Projekt/Praktikum
Proseminar/Bachel./Stud.arbeit
An/Abmeldung zur/von Prüfung
Deadline 1.12.2014
Zulassung zur Prüfung
alle zugelassenen Teilnehmer
keine Einschränkungen
29.08.2014
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Anwendung II
Modulanmeldung nicht vergessen!
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
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Welche Prüfungsleistungen sind zu erbringen ?
Fakultät für Mathematik und Informatik
Modul- und Prüfungsanmeldung WS 2008/09 - Prüfungsprotokoll
1. Die Anmeldung zu einem Modul ist gleichbedeutend mit der Anmeldung zur Modulprüfung.
2. Die Rückgabe muss spätestens bis zum 28.11.2008 im Studien-/Prüfungsamt erfolgen.
3. Ein Rücktritt der Modulanmeldung oder Wechsel der Modulart muss ebenfalls bis spätestens
28.11.2008 erfolgen
Neanderthaler/in:
Bitte alle Angaben in Druckschrift schreiben
·
·
·
·
LP: Nur Lehramt:
LNW
ZP
Prüfungsdatum:
Modul (Titel der LV)
Prüfer
Modulart:
P WP W
zur Fachprüfung
(im Hauptstudium erford.)
Geb.-Datum:
Name, Vorname
Matrikel-Nr.:
Studiengang
Studienbeginn
Email-Adresse
WS/SS 200
Ich habe eine o.g. betreffende oder vergleichbare Prüfung in demselben Studiengang endgültig nicht bestanden.
Nein
Ja
wenn ja, welche Hochschule ............................................................................... Datum.............
Anmeldebogen -laden
ausdrucken (A4 doppelseitig)
ausfüllen
abgeben
(P-Amt: 3329 EAP)
Ich melde mich verbindlich zur Modulprüfung an und bestätige die Kenntnis der Allgemeinen Regelungen des Modulkataloges des betreffenden Studienganges und stimme diesen zu. Die Hinweise zur Modulanmeldung habe ich gelesen.
……………………………………………………………….……………………………………………………………….
Ort, Datum
Unterschrift Studierender
Neuzeitmensch/in:
Ich ziehe meine Anmeldung für die Prüfung hiermit verbindlich zurück
…………………………………………………………………………………….................................
Ort, Datum
Unterschrift Studierender
Von den Prüfenden auszufüllen!!
Prüfungsleistung
1. Wiederholung
Datum:
Datum:
Prüfer:
Prüfer:
Note:
Note:
Datum/Unterschrift:
Datum/Unterschrift:
· Deadline ist 1.12.2014
Bemerkungen des Studien-/Prüfungsamtes oder Lehrenden:
• Mündlicher Vortrag
• 45–60 Minuten ... und keine mehr/weniger!
• bei Zwischenfragen
Nachspielzeit
• Unterbrechung bitte nur bei „Gefahr im Verzug“
• Schriftliche Ausarbeitung
• genau (!) vier A4 Seiten
• LaTeX-Quelltext oder ersatzweise PDF
• vollständiges Literaturverzeichnis (alle Quellen!)
• Sitzungsteilnahme
• Anwesenheitspflicht
• ... schon mit Rücksicht auf die armen ReferentInnen
• unentschuldigtes Fehlen
zusätzliches Kolloquium
Nach Abschluss der Prüfung ist das Protokoll umgehend an das Prüfungsamt der Fakultät für Mathematik und Informatik
zu schicken.
http://www.minet.uni-jena.de/studium/studium.php
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
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Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Der mündliche Vortrag
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Die schriftliche Ausarbeitung
Inhalt
Inhalt
• Roter Faden / Gliederung wie im Vortrag
• Wiedergabe des Gelernten aus eigener Sicht
• Systematisch aufgebaute Kompaktfassung
• Didaktisch klug aufgebaute geschlossene Darstellung
• Details und Beispiele bei Bedarf
• Aufbereitung für ein Publikum ohne spezielle Vorkenntnisse
• Varianten und Anwendungen ggf. nur erwähnen
• Gesamtüberblick & exemplarische Detailauskünfte
• Vollständiger Literaturnachweis
Form
• Geforderte Zeit einhalten
• Kohärenter Text mit vollständigen Sätzen
Form
• Video- oder Folienprojektion
• Geforderte Seitenzahl einhalten
• Sparsam beschriebene Folien
• Dokumentenkopf wie im LATEX-Beispiel
• normaler Zeilenabstand, Schrift 10 pt bis 12 pt
• Abgabe als PDF-Datei und ggf. LATEX-Quelle
• Abgabe als PDF-Datei und ggf. LATEX-Quelle
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
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Numerisch
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Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
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Anwendung I
Anwendung II
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Das Akrützel
Jena führende Studentenzeitung
Modul und Prüfungsgegenstand
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Q:
Was ändert sich, wenn Du von der Schule zur Universität kommst?
Ablauf der Lehrveranstaltung
A:
Symbolische Verarbeitung
Deine Wikipedia-Referate müssen ab jetzt mit Fußnoten versehen
werden.
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
Assoziative Suche und Strukturierung
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Wie und wann sprechen wir miteinander?
• Vortragsdiskussion
• Referenten/in nicht ohne Not unterbrechen
• Fachfragen · Ergänzungen · Stilkritik
• „Free Speech“ — keine falsche Solidarität
• Referent lernt die «Verteidigung»
• Auditorium lernt den «Angriff»
• Konsultationstermine
• Dienstag 11–13 Uhr (Mentor/Sprechstunde)
• Mittwoch 12:30–13:30 Uhr
• Freitag nach 12:30 Uhr
• nach Vereinbarung:
e-Mail: EG.Schukat-Talamazzini@uni-jena.de
Telefon: 9–46 355
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Arbeitsschrittfolge
1. Themengebiet grob abstecken
2. Literatur recherchieren & beschaffen
3. Quellen analysieren & relevanten Verweisen folgen
4. Thema gliedern, Akzente setzen, Auswahl treffen
5. didaktisch strukturieren
• Motivation · Beispiele · Breite/Tiefe
6. Präsentationsformen wählen
• Prosa · Formel · Grafik · Tabelle · Algorithmus · etc.
7. Präsentationsmittel wählen
• Rede · Tafel · Folie · Video · Audio · etc.
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Ablaufplan
LAT
EX Starter Kit
Modul und Prüfungsgegenstand
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Ablauf der Lehrveranstaltung
Symbolische Verarbeitung
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
pdflatex ausarbeitung.tex
Assoziative Suche und Strukturierung
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Symbolisch
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Wo finde ich die Dokumente?
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http://www.minet.uni-jena.de/www/fakultaet/schukat/BUECHER/
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• in der Uni-Bibliothek (ThULB · Planetarium)
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• in unserer Zweigbibliothek (J50 · EAP VI. Stock)
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oder in anderen Zweigbibliotheken
• im Handapparat Mustererkennung (J50/ME · EAP R 3204)
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• alle Stichwörter nach vorwärts verfolgen
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• alle Quellen nach rückwärts verfolgen
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• Startposition
dieses PDF-Dokument
• zitierte Literaturstellen beschaffen
• Webadressen verfolgen
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Modul+Prüfung
Anwendung II
Cave Canem!
Informationsbeschaffung
• über Fernleihe, durch Amazon, via e-Mail erbeten ...
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Der Semesterfahrplan
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Der Sitzungsterminplan
Wann referiert wer über welches Thema?
Zeitaufteilung
1. Abschnitt: Anleitung und Konsultationen
2. Abschnitt: Referate der Studierenden
Dies!
Am Donnerstag,
den
23.10.2014
ab 13 Uhr
ist Dies
Academicus.
3. Abschnitt: Weihnachten, Silvester & Neujahr
4. Abschnitt: Referate der Studierenden
Anleitung zur Seminararbeit
Frage:
• Wissenschaftliches Arbeiten
Wollen
wir alle
Referate
um eine
Woche
verschieben?
• Planung & Durchführung von Studienprojekten
• Literaturbeschaffung und -auswertung
• Struktur mündlicher & schriftlicher Präsentationen
• Anfertigung von Bericht & Projektionsvorlagen
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Der Countdown für Ihren Seminarbeitrag
Die Zuordnung der Vortragsthemen und -termine
Bitte beachten Sie unbedingt die folgenden Deadlines!
... erfolgt nach streng demokratischen Gesichtspunkten (wenn möglich) ...
Ihre Wunschliste
• Ihr mündlicher Vortrag
Donnerstag der Woche x
• Abgabe Ihrer Ausarbeitung
Montag der Woche x + 1
• endkonturnahe Fassung (PDF/e-Mail)
• Vortragsgliederung per e-Mail
Beispiel
Montag der Woche x
1. Visualisierung
• mündliche/elektronische Konsultation
• Vortragsentwurf (PDF/e-Mail)
Bitte erstellen Sie eine gereihte Liste (≥ 3 Einträge) Ihrer Lieblingsthemen.
in der Woche x − 1
2. Kombinatorische Optimierung
Montag der Woche x − 1
3. Clusteranalyse
Montag der Woche x − 2
4. Bildkompression
• Fragen zu Thema & Quellen
(Anwendungen)
(Symbolisch)
(Numerisch)
(Anwendungen)
Woche x − 3 und davor
Zeitlicher Ablauf
Senden Sie Ihre Liste an EG.Schukat-Talamazzini@uni-jena.de.
Zeitleiste zur Vortragsabsprache
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zum Thema
Gliederung
Entwurf
Referat
Abgabe
• Deadline für e-Mail
• Themenzuordnung
nächster Montagmorgen
zweite Sitzung
Terminplan im WWW & per e-Mail
• Anfrage Termintausch
bis dritte Sitzung
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Anwendung II
(z.B. Labyrinth, Schachspiel, Straßennavigation)
• Modellierung durch Graphen
Ablauf der Lehrveranstaltung
• Zustand = Knoten
• Schritt = Kante (mit Kostenmarkierung)
Symbolische Verarbeitung
Graphsuche und A*-Algorithmus
Kombinatorische Optimierung & Sintflut-Algorithmus
Genetische Algorithmen & Evolutionsstrategien
Entscheidungsbäume
• blinde Suchalgorithmen
• Breitensuche
• Tiefensuche
• informierte Suchalgorithmen
• Dijkstra-Algorithmus
• A*-Algorithmus als optimale Lösung
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
Stuart Russell and Peter Norvig.
Artificial Intelligence Modern Applications.
Prentice Hall, 1999.
Assoziative Suche und Strukturierung
S.L. Tanimoto.
KI: die Grundlagen.
Oldenbourg, München Wien, 1990.
Ablaufplan
Anwendung I
• Suche nach kostengünstigsten Lösungen (Wege/Pfade)
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Themenbearbeitung
Numerisch
Graphsuche und A*-Algorithmus
Modul und Prüfungsgegenstand
Modul+Prüfung
Symbolisch
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Kombinatorische Optimierung & Sintflut-Algorithmus
• Diskrete Optimierungsprobleme und ihre mathematische
Formulierung
• Beispiel: Problem des Handlungsreisenden (TSP)
• Vollständige Suche
• Lokale Suche
• Steilster Aufstieg (Hill Climbing)
• Kandidaten: Strahlsuche, Best-First, A*
• Zufällige Suche
• Sintflut, Schwellwert, Rekord
• Simuliertes Ausglühen (Simulated Annealing)
• Evolutionäre Algorithmen
Ingrid Gerdes, Frank Klawonn, and Rudolf Kruse.
Evolutionäre Algorithmen.
Vieweg, Wiesbaden, 2004.
G. Dueck, T. Scheuer, and H.M. Wallmeier.
Toleranzschwellen und Sintflut: neue Ideen zur Optimierung.
Spektrum der Wissenschaften, 3:42–51, 1993.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Genetische Algorithmen & Evolutionsstrategien
• Suche in Populationen konkurrierender Lösungen
• Selektionsprinzip: nur die Besten Überleben
• Genetische Operatoren: Mutation & Kreuzung
• Theorie: das Schema-Theorem
• Anwendung: Entwurf von Mikroprozessoren,
Proteinstrukturprognose, Optimierung einer Augenlinse,
Laufmaschine
Ingrid Gerdes, Frank Klawonn, and Rudolf Kruse.
Evolutionäre Algorithmen.
Vieweg, Wiesbaden, 2004.
Karsten Weicker.
Evolutionäre Algorithmen.
Teubner, Wiesbaden, 2002.
EUR 33.90.
Hartmut Pohlheim.
Evolutionäre Algorithmen.
Springer Verlag, Berlin, 2000.
Hans-Georg Beyer and Hans-Paul Schwefel.
Evolution strategies. a comprehensive introduction.
Natural Computing, 1:3–52, 2002.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Entscheidungsbäume
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul und Prüfungsgegenstand
• Objektrepräsentation durch Attribut-Wert-Paare
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
• Entscheidungsbäume als Mittel zur Klassifizierung neuer
Objekte
• Konstruktion von Entscheidungsbäumen anhand einer
repräsentativen Trainingsmenge von Objekten
Ablauf der Lehrveranstaltung
Symbolische Verarbeitung
• Induktives Züchten (growing) von Bäumen
• Beschneiden (pruning) überangepaßter Bäume
Numerische Verarbeitung
3D-Bildverarbeitung und Tiefeninformation
Künstliche neuronale Netze (Mehrschicht-Perzeptron)
Clusteranalyse
Selbstorganisierende Karten
• fehlende Attributwerte
Tom M. Mitchell.
Machine Learning.
McGraw-Hill Series in Computer Science. McGraw-Hill, New York, NY, 1997.
Ian H. Witten and Eibe Frank.
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.
Morgan Kaufmann, 2005.
2. Auflage.
Datenkompression und -visualisierung
L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, and C.J. Stone.
Classification and Regression Trees.
Wadsworth & Brooks, Belmont CA, 1984.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Assoziative Suche und Strukturierung
Numerisch
Anwendung I
3D-Bildverarbeitung und Tiefeninformation
• Bilder (2D) realer Szenen/Objekte (3D)
• Ziel: Rekonstruktion der Tiefeninformation
• Methoden: Tiefe aus ...
• Stereobildern
• bewegten Bildern
• Oberflächenreflektion
• strukturierter Beleuchtung
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Künstliche neuronale Netze (Mehrschicht-Perzeptron)
• Analogie zwischen biologischen und künstlichen
Informationssystemen
• Künstliche neuronale Netze:
Neuronen, Gewichte, Erregungszustand und Aktivierung
• Topologie neuronaler Netze
• einschichtige, mehrschichtige und rekursive Netze
• Lernen durch Anpassung der Gewichte an Trainingsmuster
• Einstufiges Perzeptron: Widrow-Hoff-Lernregel
B. Jähne.
Digitale Bildverarbeitung.
Springer, Heidelberg, 2002.
Simon Haykin.
Neural Networks. A Comprehensive Foundation.
Prentice Hall, 2 edition, 1999.
Reinhard Klette, Andreas Koschan, and Karsten Schlüns.
Computer Vision.
Vieweg, Wiesbaden, 1996.
Jürgen Schürmann.
Pattern Classification: a Unified View of Statistical and Neural Approaches.
Wiley, 1996.
Hubert B. Keller.
Maschinelle Intelligenz. Grundlagen, Lernverfahren, Bausteine intelligenter Systeme.
Computational Intelligence. Vieweg/Gabler, Braunschweig, 2000.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Clusteranalyse
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Selbstorganisierende Karten
• Klassifikation durch Vektorquantisierung
• höherdimensionale Vektoren oder nichtvektorielle Daten
• Abbildung in niedrigere Dimension
• Erhaltung der Nachbarschaftsverhältnisse
• Lernvorgang: schrittweise Anpassung der Klassen an die Daten
• Ziel: Strukturierung von Daten durch Gruppierung
• Austauschverfahren (iterativ · Repartitionierung)
• Hierarchisches Clustering:
• agglomerativ und divisiv
• Distanzmaße: kleinster, größter, mittlerer Abstand
• Anwendung: Medizin (Krankheitsbilder, Verhaltensweisen),
Biologie (Gruppierung von Organismen)
R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork.
Pattern Classification.
Wiley Interscience, 2001.
• Modelle nach Kohonen und Fritzke
• Anwendungen:
• geodätische Gruppierungsaufgaben: Welthungerkarte
• strukturerhaltende Dimensionsreduktion: Phonotopische Karte
• interaktive Clusterbildung
Leonard Kaufman and Peter J. Rousseeuw.
Finding Groups in Data.
John Wiley & Sons, 1990.
Teuvo Kohonen.
Self-Organizing Maps, volume 30 of Springer Series in Information Sciences.
Springer, Berlin, 1995.
3rd edition.
Frank Höppner, Frank Klawonn, Rudolf Kruse, and Thomas Runkler.
Fuzzy Cluster Analysis.
John Wiley, 1999.
B. Fritzke.
Let it Grow — Self-Organizing Feature Maps with Problem Dependent Cell Structure.
In Proc. ICANN, Helsinki, 1991.
J.P. Marques de Sa.
Pattern Recognition. Concepts, Methods and Applications.
Springer, 2001.
B. Fritzke.
Unsupervised Clustering with Growing Cell Structures.
In Proc. IJCNN, Seattle, 1991.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Modul und Prüfungsgegenstand
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Ablauf der Lehrveranstaltung
Symbolische Verarbeitung
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
Bildkompressionsverfahren
Sprachkodierung und Sprachsynthese
Textklassifikation durch Kompression
3D Visualisierungstechniken
Assoziative Suche und Strukturierung
Anwendung II
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Bildkompressionsverfahren
• Bild- und Videokompression:
• verlustfrei (TIFF, PNG)
• verlustbehaftet (JPEG, MPEG)
• Bildkompressionsverfahren:
• Lauflängen, Grauwert-als-Text (exakt)
• Spektrale Kodierung und Wavelets (harmonische Struktur)
• Fraktale Kompression (Wiederholung/Textur)
• Singulärwertzerlegung (inkrementelle Kodierung)
• Perzeptionsorientierte Modelle
Tilo Strutz.
Bilddatenkompression.
Vieweg, Wiesbaden, 2005.
Michael F. Barnsley.
Bildkompression mit Fraktalen.
Vieweg, Wiesbaden, 1996.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Sprachkodierung und Sprachsynthese
Manfred R. Schroeder.
Computer Speech: Recognition, Compression, Synthesis, volume 35 of Springer Series in Information
Sciences.
Springer, 1999.
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
3D Visualisierungstechniken
• 3D-Datenfriedhöfe
Symbolisch
Bildschirmgrafik
• Farbräume und -modelle
• Beleuchtung (Phong) & Schattierung (Gouraud)
Beat Brüderlin and Andreas Meier.
Computergrafik und Geometrisches Modellieren.
Teubner, Wiesbaden, 2001.
Heinz Handels.
Medizinische Bildverarbeitung.
Teubner, Wiesbaden, 2000.
Alfred Nischwitz and Peter Haberäcker.
Masterkurs Computergrafik und Bildverarbeitung.
Vieweg, 2004.
Anwendung I
Anwendung II
• Shannons Informationstheorie: Entropie—Kompressionsfaktor
• Information = Neuigkeitswert eines Zeichens
• Entropie = mittlere Zeicheninformation einer Nachricht
• Textkompressionsverfahren:
• Huffman-Kodierung
• Arithmetische Kodierung
• Ziv-Lempel-Kodierung
• Stochastische Textklassifikation (Satz von Bayes)
Anwendung II
D. Benedetto, E. Caglioti, and V. Loreto.
Language trees and zipping.
Physical Review Letters, 88(4):048702, 2002.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Modul und Prüfungsgegenstand
Schrittabfolge der Themenbearbeitung
Ablauf der Lehrveranstaltung
• Oberflächenmodelle
• Volumenvisualisierung, Raytracing
Numerisch
T.C. Bell, J.G. Cleary, and I.H. Witten.
Text Compression.
Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1990.
S. Furui.
Digital Speech Processing, Synthesis, and Recognition.
Marcel Dekker, New York, 2001.
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Textklassifikation durch Kompression
• Sprach- oder Musiksignalkodierung
• Zeitbereich: PCM, ADPCM, Lineare Prädiktion
• Spektrum: Teilband, Transformation, Harmonische Skalierung
• Vektorquantisierung: Vektor, Matrix, CELP
• MP3-Kompression
• Sprachsynthese
• Wellenformsynthese
• Kanal-, Formant-, LPC-Synthese
• Korpusbasierte Synthese (Wort, Silbe, Diphon, Allophon)
• ... aus Lautschrift, aus Text, aus Konzept
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Symbolische Verarbeitung
Numerische Verarbeitung
Datenkompression und -visualisierung
Assoziative Suche und Strukturierung
Information Retrieval
Automatische Produktempfehlung
Musik-Retrieval
Automatische Identifikation von Gesichtern
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Information Retrieval
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
• Maschinelles Lernen von Benutzerpräferenzen
„ Wer diesen Christine-Neubauer-Schrottfilm gesehen hat, der schreckte
• Schlüsselwort, -wörter, boolesche Ausdrücke
vermutlich auch vor ... nicht zurück. “
• Semantischer Zugriff: „Formulierung“
• Spezialfall Textkategorisierung
nach
nach
nach
nach
nach
Symbolisch
Automatische Produktempfehlung
• Assoziativer Zugriff auf Dokumente einer Sammlung
• Webseiten, Fachartikel, Abstracts
•
•
•
•
•
Ablaufplan
• Bücher, Filme, Spielzeuge, Aktien, Musik, Witze, Spenden,
Autoren
Thema
Genre
Zweck
Landessprache
(Schiller, Goethe, Bohlen)
(Bio, Mathe, Chemie)
(Prosa, Poesie, Javascript)
(Ham, Spam)
(Deutsch, Russisch, Vogonisch)
Reginald Ferber.
Information Retrieval. Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web.
dpunkt.verlag, 2003.
Partner
• Lernen mit / ohne Objektattribute(n)
• Eigentaste, Ordinale Regression, Paarklassifikation
• UCBerkeley Jester (Patent 2003)
http://eigentaste.berkeley.edu/jester-data
Christopher D. Manning and Hinrich Schütze.
Foundations of Statistical Natural Language Processing.
MIT Press, 1999.
Gediminas Adomavicius and Alexander Tuzhilin.
Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible
extensions.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6):734–749, 2005.
Matthew Richardson and Pedro Domingo.
The intelligent surfer: Probabilistic combination of link and content information in pagerank.
ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS, 2(14):1441–48, 2002.
Ken Goldberg, Theresa Roeder, Dhruv Gupta, and Chris Perkins.
Eigentaste: A constant time collaborative filtering algorithm.
Information Retrieval Journal, 4(2):133–151, 2001.
Thorsten Joachims.
Learning to Classify Text Using Support Vector Machines.
Kluwer Academic Publ., Boston, MA, 2002.
W. W. Cohen, R. E. Schapire, and Y. Singer.
Learning to order things.
Journal of Artificial Intelligence Research, 10:243–270, 1999.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Anwendung II
Musik-Retrieval
• Analyse digitaler Musikaufnahmen
• Strukturelle Zerlegung
• Melodische & harmonische Motive
• Rhythmisches Muster
• Arrangement & Instrumentierung
• Ähnlichkeitsbewertungen (Wer diese CD kaufte ...)
• Aufspüren von Coverversionen (Urheberrechtsverletzungen)
• Musikwissenschaftliche Untersuchungen (Taxonomie)
Richard Kronland-Martinet, Solvi Ystad, and Kristoffer Jensen, editors.
Computer Music Modeling and Retrieval. Sense of Sounds, volume 4969 of Lecture Notes in
Computer Science.
Springer, 2008.
4th International Symposium, CMMR 2007, Copenhagen, Denmark, August 2007.
Gerhard Widmer.
Musikalisch intelligente computer anwendungen in der klassischen und populären musik.
Informatik Spektrum, 28(5):363–368, 2005.
Stephan Baumann.
Musikempfehlungssysteme — userzentriert und kontextbasiert.
Informatik Spektrum, 28(5):369–374, 2005.
Modul+Prüfung
Themenbearbeitung
Ablaufplan
Symbolisch
Numerisch
Anwendung I
Automatische Identifikation von Gesichtern
• Biometrische Systeme
Identifikation · Verifikation
• Lokalisierung von Gesichtern
• Klassifikation von Gesichtern
• Repräsentation von Gesichtern
• Syntaktische Verfahren Regionen · POI · Graphmatching
• Holistische Verfahren Eigenface · Fisherface
• 2D/3D-Erfassung von Gesichtern
Michael Behrens and Richard Roth, editors.
Biometrische Identifikation. Grundlagen, Verfahren, Perspektiven.
Vieweg, Wiesbaden, 2001.
Stan Z. Li and Anil K. Jain, editors.
Handbook of Face Recognition.
Springer, 2011.
Anil K. Jain, Arun A. Ross, and Karthik Nandakumar.
Introduction to Biometrics.
Springer, 2011.
Anwendung II
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