Proseminar

Maschinelles Lernen: Methoden und Anwendungen
Prof. Dr. Martin Riedmiller, Manuel Blum, Jan Wülfing, Tobias Springenberg, Thomas Lampe

• Proseminar:
  • 1. Treffen: Donnerstag, 25.10.2012, 14:30 Uhr, Gebäude 079, Raum 079/00 19
  • Vortragstermine: Blockseminar am Ende des Semesters
• Kreditpunkte:
  • 3 ECTS
• Sprache:
  • Deutsch/ Englisch
• Kursmaterialien:
  • Themenauswahl: first_meeting.pdf
  • Anwendungen:
    1. Topic 1: GPPS: A Gaussian Process Positioning System for Cellular Networks
    2. Topic 2: Support Vector Machines for Spam Categorization
    3. Topic 3: Sparse linear regression for reconstructing muscle activity from human cortical fMRI
    4. Topic 4: Novel Unsupervised Feature Filtering of Biological Data
    5. Topic 5: Visual Recognition of American Sign Language Using Hidden Markov Models
    6. Topic 6: Deep Self-Taught Learning for Handwritten Character Recognition
    7. Topic 7: A Bayesian approach to filtering junk e-mail
    8. Topic 8: Robust Real-Time Face Detection
  • Links sind möglicherweise nur aus dem Uninetz aus erreichbar.
• Anmeldung:
  • In Zweiergruppen per Email an mblum@informatik.uni-freiburg.de
  • Bei der Anmeldung sollen drei Wunschthemen angegeben werden
  • Anmeldeschluss 2.11.2012
• Präsentationen
  • Die Präsentationen werden am Donnerstag, den 14.2.13, von 13:00 bis 18:30 Uhr stattfinden.
  • Der Seminarraum ist im Gebäude 079, Raum 079/00 19.
  • Zusätzlich zur Präsentation muss jede Gruppe eine schriftliche Ausarbeitung von 4-6 Seiten Länge abgeben.