Module 39-Inf-PGM Probabilistische Graphische Modelle

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Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

Discontinued

Credit points and duration

5 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

Es wird der systematische Umgang mit Problemstellungen vermittelt, die durch unsicheres Wissen gekennzeichnet sind, d.h. es sind nicht alle Fakten bekannt, Messungen können nur ungenau durchgeführt werden oder nicht alle Zusammenhänge sind bekannt. Dies ist in sehr vielen praktischen Problemen und Forschungsfeldern der Fall, in denen Daten interpretiert werden müssen, wie z.B. in den Naturwissenschaften oder im Bereich kognitive Systeme.

Content of teaching

Probabilistische Graphische Modelle oder engl. Probabilistic Graphical Models (PGMs) sind eine Mischung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Graphentheorie. In den letzten Jahren hat sich herauskristallisiert, dass diese einen sehr natürlichen Zugang zu Umgang mit Unsicherheit und Komplexität in vielen Problemfeldern bieten. Einsatzgebiete erstrecken sich von Mustererkennung (Sprache, Bilder, Bioinformatik, etc.), über medizinische Anwendungen (Diagnose) bis zu Hilfeassistenten in Betriebsystemen (Welches Ziel verfolgt der Benutzer?).
In dem Modul werden zunächst die Grundlagen erarbeitet, auf denen die verschiedenen Ausprägungen von PGMs (Hidden-Markov-Modelle, Bayes'sche Netzwerke, Markov-Random-Fields, etc.) basieren. Dabei liefert die Theorie der PGMs eine einheitliche Betrachtungsweise auf die Probleme der Inferenz (Schlussfolgern) und des Parameterlernens, die teilweise auch auf (teil-) kontinuierliche Modelle, wie z.B. PCA oder Kalman-Filter, ausgedehnt werden kann. Auf das Lernen der Struktur wird am Beispiel der Bayes'schen Netzwerke eingegangen.
Ein weiterer Schwerpunkt der Vorlesung liegt darin, die Art und Weise der Problemmodellierung mit PGMs zu verstehen. Dies wird anhand von verschiedenen Beispielen aus den Gebieten Computer-Sehen, Spracherkennung, Bioinformatik und Diagnose diskutiert. In der Blockübung am Ende der Vorlesung wird der praktische Umgang mit PGMs anhand einer ausgewählten Problemstellung vertieft.

Recommended previous knowledge

Necessary requirements

Explanation regarding the elements of the module

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Module structure: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Courses

Einführung in Probabilistische Graphische Modelle
Type lecture
Regular cycle WiSe
Workload5 60 h (30 + 30)
Einführung in Probabilistische Graphische Modelle
Type exercise
Regular cycle WiSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2

Examinations

oral examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Einführung in Probabilistische Graphische Modelle (lecture)
Weighting without grades
Workload 30h
LP2 1

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).

oral examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Einführung in Probabilistische Graphische Modelle (lecture)
Weighting 1
Workload 30h
LP2 1

mündliche Prüfung (15-20 Minuten)

Further notices

Bei diesem Modul handelt es sich um ein eingestelltes Angebot. Ein entsprechendes Angebot, um dieses Modul abzuschließen, wurde bis einschließlich Wintersemester 2014/15 vorgehalten. Genaue Regelungen zum Geltungsbereich s. jeweils aktuellste FsB Fassung.
Bisheriger Angebotsturnus war jedes Wintersemester.

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Version Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Berichtigung vom 04.11.2013 und Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und 01.12.2015] Bachelor with One Core Subject (Academic) 5. one semester Compul­sory optional subject
Bioinformatics and Genome Research / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigungen vom 17.11.2014 und 01.12.2015] 1. one semester Compul­sory optional subject
Informatics / Bachelor [FsB vom 31.08.2012 mit Berichtigung vom 04.11.2013 und Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und 01.12.2015] Minor Subject (Academic), 60 CPs 5. one semester Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] 1. one semester Compul­sory optional subject
Cognitive Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigung vom 01.12.2015] Bachelor with One Core Subject (Academic) 5. one semester Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] 1. one semester Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.


Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SoSe
Summer semester
WiSe
Winter semester
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
This academic achievement can be reported and recognised.