392018 Einführung in Graphical Models (S) (WiSe 2003/2004)

'Graphical models' sind eine Mischung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Graphentheorie. In den letzten Jahren hat sich herauskristallisiert,
dass diese Modelle einen sehr natürlichen Zugang zum Umgang mit Unsicherheit und Komplexität in vielen Problemfeldern bieten.
Einsatzgebiete erstrecken sich von Mustererkennung (Sprache, Bilder, etc.), über medizinische Anwendungen (Diagnose) bis zu Hilfsassistenten in Betriebssystemen (Was will der Benutzer eigentich?).

In dem Seminar werden wir uns die Grundlagen erarbeiten, auf denen
die verschiedenen Ausprägungen von 'graphical models' (Hidden-Markov-Modelle, Bayes'sche Netzwerke, Markov-Random-Fields) basieren.
Hierbei werden neben mathematischen Grundkenntnissen, keine weiteren Vorkenntnisse vorausgesetzt. Der Schwerpunkt des Seminars liegt darin, die Art und Weise der Problemmodellierung mit diesen Modellen zu verstehen.
Dabei können auch Software-Werkzeuge eingesetzt werden, die eine
praktische Herangehensweise durch Ausprobieren und Testen erlauben.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Neben mathematischen Grundkenntnissen werden keine weiteren Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Literaturangaben

Literaturgrundlage des Seminars sind zum einen Lehrbücher und zum anderen Artikel aus Fachzeitschriften und Konferenzen sowie Internet-Seiten. Die Texte sind weitestgehend in Englisch.

Externe Kommentarseite

http://www.TechFak.Uni-Bielefeld.DE/ags/ai/lectures/W03.html#392018