Semesterplan


	Stochastische Lernalgorithmen Semesterplan


Semesterplan	(updated 11.7. 2003)

Vorläufige Planung, kann sich noch ändern (reload anklicken!).

Datum

Thema
Literatur

Woche 1

9. April
Semesterüberblick

Woche 2

16. April
Einführung : Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
M&S 38-80

Woche 3

23. April
Einführung : Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (Forts.)
Mitch 201-229

Woche 4

30. April
Hidden Markov Models/Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus
M&S 317-380, Lehrmaterial von Jason Eisner

Woche 5

7. Mai
Probabilistische Kontextfreie Grammatiken/ Inside-Outside-Algorithmus
(Heike Bieler)
MS 381-406, Charn 103-118

Woche 6

14. Mai
Der Entropiebegriff und der Maximum-Entropy-Ansatz
Berger, Adam, Stephen Della Pietra and Vincent Della Pietra, 1996, A maximum entropy approach to natural language processing

Woche 7

21. Mai
Stochastische Attribut-Wert-Grammatiken (Rainer Ludwig) Abney, Steven. 1997. " Stochastic attribute-value grammars. " Computational Linguistics 23:597-618

Johnson, Mark, Stuart Geman, Stephen Canon, Zhiyi Chi, and Stefan Riezler. 1999. " Estimators for stochastic 'unification-based' grammars. " In Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 1999). pp. 535-541

Woche 8

28. Mai

Stochastische Attribut-Wert-Grammatiken (Kai Zimmer)
Stochastische Optimalitätstheorie (Verena Lyding)

Boersma, P. and B. Hayes (2001). "Empirical tests of the Gradual Learning Algorithm" . Rutgers Optimality Archive 348/Linguistic Inquiry 32(1): 45-86.

Woche 9

4. Juni
Textkategorisierung: Entscheidungsbäume (Seven Brüssow & Kay-Michael Würzner)
M&S 578-589, Mitch 52-80

Woche 10

11. Juni

Statistisches Parsen: Maximum-Entropie (Dominik Henn & Manuel Kirschner)
M&S 589-597, Jel 219-244
Adwait Ratnaparkhi (1998), Learning to Parse Natural Language with Maximum Entropy Models

Woche 11

18. Juni

kein Seminar

Woche 12

25. Juni

Genetische Algorithmen (Gastvortrag Anatoli Strigin)
Mitch 249-273

Woche 13

2. Juli

Support Vector Machines I (Gastvortrag Anton Benz)
Christiani & Shawe-Taylor
http://www.support-vector.net

Woche 14

9. Juli
Textkategorisierung: Lineare Modelle und Support Vector Machines Joach
Lehrmaterial von Thorsten Joachims

Datum	Thema	Literatur
Woche 1
9. April	Semesterüberblick
Woche 2
16. April	Einführung : Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik	M&S 38-80
Woche 3
23. April	Einführung : Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (Forts.)	Mitch 201-229
Woche 4
30. April	Hidden Markov Models/Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus	M&S 317-380, Lehrmaterial von Jason Eisner
Woche 5
7. Mai	Probabilistische Kontextfreie Grammatiken/ Inside-Outside-Algorithmus (Heike Bieler)	MS 381-406, Charn 103-118
Woche 6
14. Mai	Der Entropiebegriff und der Maximum-Entropy-Ansatz	Berger, Adam, Stephen Della Pietra and Vincent Della Pietra, 1996, A maximum entropy approach to natural language processing
Woche 7
21. Mai	Stochastische Attribut-Wert-Grammatiken (Rainer Ludwig)	Abney, Steven. 1997. " Stochastic attribute-value grammars. " Computational Linguistics 23:597-618 Johnson, Mark, Stuart Geman, Stephen Canon, Zhiyi Chi, and Stefan Riezler. 1999. " Estimators for stochastic 'unification-based' grammars. " In Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 1999). pp. 535-541
Woche 8
28. Mai	Stochastische Attribut-Wert-Grammatiken (Kai Zimmer) Stochastische Optimalitätstheorie (Verena Lyding)	Boersma, P. and B. Hayes (2001). "Empirical tests of the Gradual Learning Algorithm" . Rutgers Optimality Archive 348/Linguistic Inquiry 32(1): 45-86.
Woche 9
4. Juni	Textkategorisierung: Entscheidungsbäume (Seven Brüssow & Kay-Michael Würzner)	M&S 578-589, Mitch 52-80
Woche 10
11. Juni	Statistisches Parsen: Maximum-Entropie (Dominik Henn & Manuel Kirschner)	M&S 589-597, Jel 219-244 Adwait Ratnaparkhi (1998), Learning to Parse Natural Language with Maximum Entropy Models
Woche 11
18. Juni	kein Seminar
Woche 12
25. Juni	Genetische Algorithmen (Gastvortrag Anatoli Strigin)	Mitch 249-273
Woche 13
2. Juli	Support Vector Machines I (Gastvortrag Anton Benz)	Christiani & Shawe-Taylor http://www.support-vector.net
Woche 14
9. Juli	Textkategorisierung: Lineare Modelle und Support Vector Machines	Joach Lehrmaterial von Thorsten Joachims

Für Referatsthemen melden Sie sich bitte beim Seminarleiter per Email an. Für einen Hauptseminar-Schein wird ein Referat sowie - nach Absprache mit dem Seminarleiter - eine Hausarbeit oder ein Programmierprojekt zu einem der rot gekennzeichneten Themen erwartet. Die grün gekennzeichneten Referatsthemen sind vergeben.