(Imprecise) Probabilistic Graphical Models

Master-Seminar im Wintersemester 2015/16

Das Masterseminar soll einen Einblick in die immer populärer werdenden probabilistischen grafischen Modelle (PGM) geben. Besonders in der künstlichen Intelligenz oder der Verarbeitung von Gendaten erfreuen sich probabilistische grafische Modelle immer größerer Beliebtheit. Im Fokus des Seminars soll das Zusammenspiel von Wahrscheinlichkeitstheorie und grafischen Modelle stehen.

Zusätzlich ist vorstellbar, dass der Fokus auf PGM mit Imprecise Probability gelegt werden kann. In diesem Fall wird es eine gemeinsame Einführung in das Feld der Imprecise Probability geben, in der die notwendigen Grundlagen aufbereitet werden.

Leitung: Eva Endres, Paul Fink

Anmeldung zum Seminar: Die Anmeldung zum Seminar (9 ECTS-Punkte) muss über das zentrale Platzvergabeverfahren erfolgen, siehe die Informationen zur Seminaranmeldung.
Ausnahme ist die 3 ECTS-Variante: Bei Interesse an dieser Option schreiben Sie bitte rechtzeitig vor der Vorbesprechung eine Email an Eva Endres.

Vorbesprechung: Die Vorbesprechung mit Themenvergabe findet am Freitag, den 16. Oktober 2015 um 14:00 Uhr ct. in der Alten Bibliothek statt.

• Einführung in Bayesnetze
• Einführung in Markovnetze (und Hidden Markov Modelle)
• Simulation von bedingter Unabhängigkeit
• Kombination von PGMs
• Gemischte PGMs
• Algorithmen
• Unabhängigkeitskonzepte

• Die zweite Diskussionsrunde findet am Mittwoch, den 16.12.15 um 8:00 Uhr (c.t.) im Seminarraum statt. Schicken Sie bitte Ihre Fragen und Diskussionswünsche bis spätestens 14.12.15 per E-Mail an Eva Endres.
• Die erste Diskussionsrunde findet am Mittwoch, den 18.11.15 um 8:00 Uhr (c.t.) im Seminarraum statt. Schicken Sie bitte Ihre Fragen und Diskussionswünsche bis spätestens 16.11.15 per E-Mail an Eva Endres.

Block-Termin: 16.01.2016, 09:30 Uhr, Alte Bibliothek (Raum 245)

Abgabetermin für das Vorbereitungsmaterial: 07.01.2016

Abgabetermin für die Hausarbeit: 04.03.2016

Referent:Thema	Vortragsfolien	Seminararbeit
Patrick Schwaferts: Einführung in die diskreten Bayes- und Kredal-Netze	Vortragsfolien	Seminararbeit
Joanna Ficek: Introduction to continuous and hybrid Bayesian networks	Vortragsfolien	Seminararbeit
Johannes Langer: Probabilistic Graphical Models – Inference	Vortragsfolien	Seminararbeit
Tobias Steinherr: Inferenz in Credalnetzen	Vortragsfolien	Nicht notwendig

1. Ein wesentliches Lernziel eines Seminars ist neben der Fähigkeit, sich das eigene Thema anzueignen, aufzubereiten und zu präsentieren, auch die (Weiter-)Entwicklung der Kompetenz zur fachwissenschaftlichen Diskussion und der gemeinsamen Wissensverbreiterung und -vertiefung in der Seminargruppe. Deshalb wird auch eine engagierte Teilnahme an der Diskussion erwartet. Hierzu sollen sich alle Teilnehmenden kurz auf alle Vorträge vorbereiten, indem sie sich anhand des von den Referentinnen und Referenten zur Verfügung gestellten Vorbereitungsmaterials einen groben Überblick über die jeweiligen Themen verschaffen. Die Referentinnen und Referenten müssen deshalb entsprechendes Vorbereitungsmaterial (erste Fassung der Seminararbeit oder notfalls gut kommentierte Vortragsfolien) spätestens eine Woche vor ihrem Vortrag einreichen; das Material wird dann allen Teilnehmenden zum Download zur Verfügung gestellt.
2. Es wird erwartet, dass die Vortragsfolien und die Hausarbeit dem Standard unserer Disziplin entsprechend mit dem Textsatzprogramm LaTeX erstellt werden. Es wird vor Semesterbeginn ein Einführungskurs angeboten.
   

Es gibt zwei Varianten des ECTS-Punkte-Erwerbs in diesem Seminar:

• Erwerb von 9 ECTS-Punkten, um die Veranstaltung als Masterseminar im Rahmen des jeweiligen Studiengangs einzubringen. Die formalen Anforderungen dafüur sind:
  1. Referat (ca. 40 min),
  2. Hausarbeit,
  3. regelmäßige Teilnahme.
• Erwerb von 3 ECTS-Punkten, um die Veranstaltung als abstrakten Modulteil einzubringen (z.B. Ausgewählte Gebiete der ... Statistik B/D). Die Anforderungen zum Erhalt der 3 ECTS-Punkte sind:
  1. regelmäßige Teilnahme,
  2. aktive Diskussionsbeteiligung,
  3. mündliche Prüfung (ca. 15 Minuten).
  Alternativ zur mündlichen Prüfung kann, falls die entsprechenden Maximalzahl an Teilnehmenden nicht überschritten wird, auch ein etwas kürzerer Seminarvortrag mit zusätzlichen kommentierten Folien anstelle einer Hausarbeit gehalten werden.