Obersem­i­nar

Con­tents
  1. In­halt
  2. Vorträge WS 2020/2021
  3. Frühere Semester
  4. Leg­ende

Bis auf Weit­eres find­et das Obersem­i­nar per Videkon­ferenz auf Zoom im Meet­ing-Raum 944 6858 1147 statt.​ Bitte kon­tak­tieren Sie den Ve­r­anstal­ter/Be­treuer für das Pass­wort.

Tag Zeit Raum
Don­ner­stag 16:30 S202/A313

In­halt

Der for­male Rah­men der Ve­r­anstal­tung ist, dass im Fachge­bi­et Knowl­edge En­gi­neer­ing er­stellte oder in Ar­beit befind­liche Diplom- oder Stu­di­en­ar­beit­en von ihren Ver­fassern in einem ca. 30-minütigen Vor­trag präsen­tiert werden.​ Im An­schluss wird dann über die Ar­beit, das Wet­ter oder was auch immer ger­ade in­ter­es­sant er­scheinen mag, geplaud­ert.

Ziele sind also:

  • Ken­nen­ler­nen, was sonst noch so am Fachge­bi­et geforscht wird
  • Beziehun­gen zur eige­nen Ar­beit find­en
  • Syn­ergien aus­nutzen
  • Üben des Vor­tra­gens und der wis­senschaftlichen Diskus­sion; Hil­festel­lung un­ser­er­seits (Diskus­sion zu Folien, Stil, ...​)
  • Komili­to­nen zeigen, wie eine fer­tige Ar­beit ausse­hen soll oder kann
  • ein­fach mal über Gott und die Welt reden

Zielpub­likum sind primär Stu­den­ten, die an einer Ab­schlus­sar­beit an un­serem Fachge­bi­et in­ter­essiert sind (ak­tuelle The­men bzw. laufende oder abgeschlossene Ar­beit­en) und ein­mal rein­schnup­pern wollen, wie so eine Ar­beit ausse­hen kann.​ Die Ve­r­anstal­tung ist für alle in­ter­essierte Stu­den­ten offen.

Vorträge WS 2020/2021

Datum Zeit Ort Vor­tra­gende(r) Thema Art Be­treuer
11.03.2021 16:30 Zoom
 Lukas Eber­le Scal­able His­togram-based In­duc­tion of Gra­di­ent Boost­ed Mul­ti-la­bel Rules BA
 MR, ELM
11.03.2021 16:30 Zoom
 Den­nis Drössler
 GPU-ac­cel­er­at­ed Learn­ing of Gra­di­ent Boost­ed Mul­ti-la­bel Clas­si­fi­ca­tion Rules MA
 MR, ELM
18.03.2021
 16:30
Zoom
 Timo Henz
 Op­ti­miz­ing Rule Se­lec­tion in Ran­dom For­est Sim­pli­fi­ca­tion
 BA
 MR, ELM
25.03.2021
 16:30
Zoom
 Ben­net Wit­tels­bach
 Count Mod­el­ing with Sum-Prod­uct Net­works for Syn­dromic Surveil­lance
 BA
 MK, ELM
25.03.2021
 16:30
Zoom
 Alexan­der Lind
 Struc­tural Prun­ing of Sum-Prod­uct Net­works
 BA
 MK, ELM
06.07.2021
 16:00
 Zoom
To­bias Diehl
 Deep Multi In­stance-Learn­ing zur Syn­drom-Erken­nung an­hand von Daten aus No­tauf­nah­men
 BA
 ELM
22.07.2021
 16:30
 Zoom
Anna Kulis­chkin
 Geschichtete Zu­fallsstich­probe von Mul­ti-La­bel Daten
 MA
 MR
02.09.2021
 16:30
 Zoom
Kevin Kampa
 Boost­ed Rule Learn­ing for Mul­ti-La­bel Clas­si­fi­ca­tion using Stochas­tic Gra­di­ent De­scent
 BA
 MR, ELM
23.09.2021
 16:30
 Zoom
An­dreas Seidl
 Prun­ing Mul­ti-la­bel Clas­si­fi­ca­tion Rules in a Sep­a­rate-and-Con­quer Al­go­rithm BA
 MR

 

Frühere Semester

Die Vorträge früherer Semester find­en sie hier.

Leg­ende

DA ...​ Vortrag im Rah­men der Er­stel­lung der Diplo­mar­beit
MA ...​ Vortrag im Rah­men der Er­stel­lung der Mas­ter­ar­beit
BA ...​ Vortrag im Rah­men der Er­stel­lung der Bach­e­lo­rar­beit
SA ...​ Vortrag im Rah­men der Er­stel­lung einer Stu­di­en­ar­beit
PR ...​ Vortrag im Rah­men eines Prak­tikums
BP...​ Vortrag im Rah­men eines Prak­tikums oder Bach­e­lor­pro­jek­ts
G ...​ Gastvor­trag
M ...​ Sonstiger Vor­trag

JF ...​ Jo­hannes Fürnkranz 
ELM ...​ Enel­do Loza Men­cia
JN ...​ Jinseok Nam
MK ...​ Moritz Ku­lessa
MR ...​ Michael Rapp
MZ ...​ Markus Zopf
HD ...​ Quoc Hien Dang
SK ...​ Sebas­tian Kauschke
TJ ...​ Tobias Jop­pen

 
Kontakt

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Fachbereich Informatik
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