Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Literaturseminar (SS 2017)

Aktuell

• (17.03.2017): Weitere Details zu dieser Veranstaltung werden hier in Kürze veröffentlicht.

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Organisation

Termine:

• Mo. 16:30 - 18:00 Uhr, Seminarraum 25.12.02.33
• Do. 16:30 - 18:00 Uhr, Seminarraum 25.12.02.33

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)

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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.

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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.

Jahr	Paper	Bereich	Betreuer
2016	Beauty and Brains: Detecting Anomalous Pattern Co-Occurrences	KDD2:OD	Michael Singhof
2016	Dealing with Class Imbalance using Thresholding	KDD2:OD	Michael Singhof
2016	Fast Memory-efficient Anomaly Detection in Streaming Heterogeneous Graphs	KDD2:OD	Michael Singhof
2016	Feature Pyramid Networks for Object Detection	MMDBS	Daniel Braun
2016	Learning to Read Chest X-Rays: Recurrent Neural Cascade Model for Automated Image Annotation	MMDBS	Michael Singhof
2016	Watch What You Just Said: Image Captioning with Text-Conditional Attention	MMDBS	Daniel Braun
2015	Learning to Segment Object Candidates	MMDBS	Daniel Braun
2013	Good Practice in Large-Scale Learning for Image Classification	MMDBS	Daniel Braun
2014	Generative Adversarial Nets	MMDBS	Julia Romberg
2015	Show and Tell: A Neural Image Caption Generator	MMDBS	Kirill Bogomasov
2016	Which argument is more convincing? Analyzing and predicting convincingness of Web arguments using bidirectional LSTM	NLP	Matthias Liebeck
2016	Automatic Labelling of Topics with Neural Embeddings	NLP	Matthias Liebeck
2014	Towards segment-based recognition of argumentation structure in short texts	NLP	Matthias Liebeck
2014	Identifying Appropriate Support for Propositions in Online User Comments	NLP	Matthias Liebeck
2013	Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space	NLP	Julia Romberg
2001	Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data	NLP	Julia Romberg
2015	A Fuzzy-based Approach to Programming Language Independent Source-Code Plagiarism Detection	NLP	Ludmila Himmelspach
2015	Toward Abstractive Summarization Using Semantic Representations	NLP	Kirill Bogomasov
2015	A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization	NLP	Kirill Bogomasov
2017	Dimensional Testing for Reverse k-Nearest Neighbor Search	KDD	Stefan Conrad
2016	“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier	KDD	Julia Romberg
2011	Time Series Epenthesis: Clustering Time Series Streams Requires Ignoring Some Data	KDD-2	Stefan Conrad
2014	Rare Time Series Motif Discovery from Unbounded Streams	KDD-2	Stefan Conrad
2010, 2012	Comparing Fuzzy Partitions (Papers können bei der zuständigen Betreuerin abgeholt werden)	KDD-2	Ludmila Himmelspach
2010	Enhanced Visual Analysis for Cluster Tendency Assessment and Data Partitioning (Papers können bei der zuständigen Betreuerin abgeholt werden)	KDD-2	Ludmila Himmelspach

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Ausarbeitung

Anforderungen an die Ausarbeitung:

• Die Ausarbeitung muss mindestens 10 Seiten lang sein und muss die unten zum Download angebotene Vorlage benutzen.
• Sie sollten eine über das eigentliche Paper hinausgehende Recherche betreiben und so zum Beispiel auch Grundlagen erklären, die in anderen wissenschaftlichen Arbeiten eingeführt werden, für die von Ihnen bearbeitete Arbeit aber vorrausgesetzt werden.
• Ihre Ausarbeitung sollte eine verständliche Darstellung mit eigenen Beispielen sein.
• Die Ausarbeitung muss eine kritische Diskussion der Arbeit sowie Ihre eigene, begründete Meinung zu der Arbeit beinhalten.
• Die Ausarbeitung ist spätestens eine Woche vor dem jeweiligen Vortragstermin beim Betreuer abzugeben.
  

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.

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