Literaturseminar (SS 2017)

Aktuell


Organisation

Termine:

Das Seminar beginnt am Montag, 24.04.  mit einer Einführungs- und Themenvergabeveranstaltung.

Im Rahmen des Seminars werden die Teilnehmer aktuelle Themen aus der wissenschaftichen Literatur aus den Bereichen "Knowledge Discovery in Databases", "Multimediadatenbanksysteme", "Information Retrieval" und "Natural Language Processing" bearbeiten.

Zu erbringende Leistungen:  selbstständige Erarbeitung eines Themas aus der wiss. Literatur, Erstellung einer schriftlichen Zusammenfassung (als Hausarbeit), Halten eines Vortrages, in dem das Thema vorgestellt wird sowie generell aktive Beteiligung am Seminar (d.h. an den Vortägen der anderen Teilnehmer).


Prüfung:  Als Prüfungsleistung werden die schriftliche Ausarbeitung sowie der Vortrag bewertet.


Vortragstermine (Beginn jeweils um 16:30 Uhr):

Mo. 12.06.

- Beauty and Brains: Detecting Anomalous Pattern Co-Occurences
(N. Charour)
- Learning to Read Chest X-Rays: Recurrent Neural Cascade Model for Automated Image Annotation
(D. Ates)

Mo. 19.06.

- Generative Adversarial Nets
(T. Cabanski)
- Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
(T. T. Le)

Do. 22.06.

- Feature Pyramid Networks for Object Detection
(J. Bernhart)
- Learning to Segment Object Candidates
(M. Hesse)

Mo. 26.06.

- A Fuzzy-based Approach to Programming Language Independent, Source-Code Plagiarism Detection
(O. Batiukova)
- Comparing Fuzzy Partitions
  (V. Breininger)

Do. 29.06.

- Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
(A. Funke)
- Which argument is more convincing? Analyzing and predicting convincingness of Web arguments using bidirectional LSTM
(M. Schubert)


Mo. 03.07.

- “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier
(M. Tatusch)


Teilnahmevoraussetzung

Neben den üblichen formalen Voraussetzungen für die Teilnahme an einer Master-Veranstaltung werden inhaltlich Kenntnisse aus mindestens einer der Vorlesungen "Knowledge Discovery in Databases", "Multimediadatenbanksysteme" und "Information Retrieval and Natural Language Processing" erwartet, da die zu bearbeitenden Themen darauf aufbauen.


Literatur und Materialien

Hier ist eine unvollständige Literaturliste, in die interessierte Studenten vorab schon mal hereinschnuppern können. Die komplette Literaturliste wird in der Einführungsveranstaltung bekanntgegeben.






JahrPaperBereichBetreuer
2016Beauty and Brains: Detecting Anomalous Pattern Co-OccurrencesKDD2:ODMichael Singhof
2016Dealing with Class Imbalance using ThresholdingKDD2:ODMichael Singhof
2016Fast Memory-efficient Anomaly Detection in Streaming Heterogeneous GraphsKDD2:ODMichael Singhof
2016Feature Pyramid Networks for Object DetectionMMDBSDaniel Braun
2016Learning to Read Chest X-Rays: Recurrent Neural Cascade Model for Automated Image AnnotationMMDBSMichael Singhof
2016Watch What You Just Said: Image Captioning with Text-Conditional AttentionMMDBSDaniel Braun
2015Learning to Segment Object CandidatesMMDBSDaniel Braun
2013Good Practice in Large-Scale Learning for Image ClassificationMMDBSDaniel Braun
2014Generative Adversarial NetsMMDBSJulia Romberg
2015Show and Tell: A Neural Image Caption GeneratorMMDBSKirill Bogomasov
2016Which argument is more convincing? Analyzing and predicting convincingness of Web arguments using bidirectional LSTMNLPMatthias Liebeck
2016Automatic Labelling of Topics with Neural EmbeddingsNLPMatthias Liebeck
2014Towards segment-based recognition of argumentation structure in short textsNLPMatthias Liebeck
2014Identifying Appropriate Support for Propositions in Online User CommentsNLPMatthias Liebeck
2013Efficient Estimation of Word Representations in Vector SpaceNLPJulia Romberg
2001Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence DataNLPJulia Romberg
2015A Fuzzy-based Approach to Programming Language Independent Source-Code Plagiarism DetectionNLPLudmila Himmelspach
2015Toward Abstractive Summarization Using Semantic RepresentationsNLPKirill Bogomasov
2015A Neural Attention Model for Abstractive Sentence SummarizationNLPKirill Bogomasov
2017Dimensional Testing for Reverse k-Nearest Neighbor SearchKDDStefan Conrad
2016“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any ClassifierKDDJulia Romberg
2011Time Series Epenthesis: Clustering Time Series Streams Requires Ignoring Some DataKDD-2Stefan Conrad
2014Rare Time Series Motif Discovery from Unbounded StreamsKDD-2Stefan Conrad
2010, 2012Comparing Fuzzy Partitions (Papers können bei der zuständigen Betreuerin abgeholt werden)KDD-2Ludmila Himmelspach
2010Enhanced Visual Analysis for Cluster Tendency Assessment and Data Partitioning (Papers können bei der zuständigen Betreuerin abgeholt werden)KDD-2Ludmila Himmelspach


Ausarbeitung

Anforderungen an die Ausarbeitung:
Wir empfehlen Ihnen außerdem, eine Gliederung Ihrer Ausarbeitung spätestens zwei Wochen vor der endgültigen Abgabe der Ausarbeitung bei Ihrem Betreuer abzugeben. Bei weiteren Fragen wenden Sie sich ebenfalls an den Betreuer der Arbeit.


Thema Download Last Update
Ausarbeitungsvorlage ZIP 09.05.2017

Heinrich Heine Universität

Datenbanken und Informationssysteme

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Stefan Conrad


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.24
Tel.: +49 211 81-14088
Fax: +49 211 81-13463

Sekretariat

Sabine Freese


Sprechzeiten:
Mo-Fr: 10:00-11:30 Uhr
Mo-Do: 13:00-14:30 Uhr


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.22
Tel.: +49 211 81-11312
Fax: +49 211 81-13463
Verantwortlich für den Inhalt:  E-Mail senden WE Informatik