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392241 Applied Bayesian Models (S) (WiSe 2017/2018)

Einrichtung
Technische Fakultät
Art(en) / SWS
S / 2
Zeitraum
09.10.2017-02.02.2018
Voraussichtl. Wiederholung

Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-KR Cognitive Computing / Kognitives Rechnen Angewandtes Kognitives Rechnen Studieninformation
39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Allgemeine Anforderungen bei Lehrveranstaltungen:

Die Anforderungen an die aktive Teilnahme (nur gültig für Studienmodell 2002) sind hier erläutert. In den FsB und Modulhandbüchern finden sich Informationen, ob Studienleistungen (nur gültig für Studienmodell 2011)/Einzelleistungen/Modul(teil)prüfungen vorgesehen sind, und welche Anforderungen hierfür bestehen.

Inhalt, Kommentar

Building upon the lecture "Cognitive Computing: Reasoning and Decision Making under Uncertainty", in this seminar we will explore how Bayesian Models can be and have been used in real world scenarios. We try to discuss how suitable different approaches are for different scenarios and look into what is required to actually implement these models successfully. This also includes discussion fundamental requirements of computationally dealing with different kinds of distributions and the approximations required in the binary system of out computers.

The models under discussion will be jointly decided in the first session, potential candidates include (Dynamic) Bayesian Networks, (Hidden) Markov Models, Probabilistic Neuronal Networks, (Hierarchical) Gaussian Processes and Bayesian Partition Models.

This seminar aims to provide both theoretical discussions about different methods as well as some hands on experience with actually implementing such methods.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Lecture "Reasoning and Decision Making unter Uncertainty"

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

TeilnehmerInnen
registrierte Anzahl : 19
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer/innen.
Abruf der Liste der Teilnehmer/innen :
Lehrende und ihre Sekretariate können sich die Liste der im eKVV registrierten Teilnehmer/innen über die passwortgeschützen eKVV Seiten abrufen: Meine Veranstaltungen
Falls Sie noch keinen BIS Zugang besitzen oder generelle Hinweise zum Abrufen und zum Umgang mit den Teilnehmerlisten suchen nutzen Sie unsere Hilfeseite
Dort finden Sie auch Informationen dazu, wie Sie aus einer Teilnehmerliste die Ergebnisliste für die Prüfungsdokumentation erstellen und wie Sie diese an die Prüfungsämter übermitteln können.
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Adresse :
WS2017_392241@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die VeranstaltungsteilnehmerInnen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die TeilnehmerInnen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_103124305@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite :
19 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise :
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 1
E-Mailarchiv öffnen
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende :
Mittwoch, 5. Juli 2017 
Letzte Änderung Zeiten :
Montag, 23. Oktober 2017 
Letzte Änderung Räume :
Montag, 23. Oktober 2017 
Sonstiges
Link auf diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=103124305
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