Section: (In German): Prüfung - Hinweise für die Vorbereitung für die Prüfung am 19.01. & 22.01. 2024 | Artificial intelligence in applications. Modeling, Machine Learning and Data Classifier Performance | moodle-thab

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  • General

    • Dear students,

      On Wednesday, 27.11.2024, and all following lectures we will continue with the lectures and excercises in our Artificial Intelligence courses as usual (not any online meetings).

      We meet as plant in  building 20 - room 211

      8:00 - 9:30 Uhr
      V Cognitive and object-oriented modeling - under uncertainties in knowledge and data - as aspects of a
      Rechnerraum 20-211

      and

      9:45 - 11:15 Uhr
      V Artificial intelligence in applications. Modeling, Machine Learning and Data Classifier Performance
      Rechnerraum 20-211

      See you on Wednesday, in C1/20-211 !

      Prof. Dr. Galia Weidl


    • Plan for the students' presentations in WiSe2024/25: 

      You can select a topic from the list of available topics/materials or you can search for new materials and/or you can prepare your own example.

      The dates are tentative for the presentation in the class. 

      We can decide to shift them all by 1-2 weeks later. Everyone should have one presentation in the class.

      First, you do the  presentation (20 min) and then we model (15-20 min) together with everyone in the class the model you have presented.

      The oral exams for everyone will be probably on 21/22.01.2025, after we get an official booking from the dean office.

      Prof. Galia Weidl
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      If you prefer to prepare your own application: How can this presentation be arranged?
      If you chose a topic (e.g. a small real application) where you need to prepare the (e.g. found from internet) data for learning of the probabilities of your model, so you can split the work into two:

      - one student can work on the structure of the model and collect all information necessary to build the structure ( graph of the network)
      - second student will then learn from data the probabilities for the created structure.

      In the class I will show you with one automotive example (maneuver recognition for cars) how this can be done. And then you can do it in a similar way.

      Where to find data?
      My PhD students will show you (in the comming classes, im November/December) some web-pages, where you can find data to build your application.

    • Schedule every Wednesday, 9:45 - 11:15

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      General Information: each course has 2 ECTS
      , according the the following structure:

      7525: Cognitive and Object-Oriented Modeling Under Uncertainties as Aspects of Artificial Intelligence in Practical Applications. (=2 ECTs)

      7540: Artificial intelligence in applications. Modeling, Machine Learning and Data Classifier Performance.(=2 ECTs)

      Your personal contribution will be organized as follows:
      • choose a topic/problem you would like to model with Bayesian Networks
      • do the correspondiing study of related publications on the topic of your choice (this will be the background for the development of your model),
      • Modelling: choose a model from the literature to present OR develop your own model, according to the modeling princiles we have learned in the course 7525 (= 2 ECTs)
      • search for open source data on your topic in order to learn the parameters of the model   (Maschine Learning as we will learn in course 7540) = 2 ECTS
      • For the final exam: 20 min  presentation of a model of your choice and answer questions (listed in moodle) - for each course

      Only for the incoming students: 

      In case you prefer to participate only in 7525 or only in 7540: 

      In each course 7525 or 7540: give 20 min presentation on Modelling and 15 min modeling uin the class together, so that everyone can reproduce the model you developed.

      For  participants in both courses, you will have in each course: 

      course 7525: 20 min presentation on Modelling and 15 min modeling together, so that everyone can reproduce the model you developed.

      course 7540: 20 min on Learning with Data for the model you have developed 

      The exam for eah course will consist of 15 min presentation on the selected subject and covers the questions which will be given in the class.
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      Note for the incoming students:
      International Office – Incoming Coordinator: Carina Blaeser

      Aschaffenburg University of Applied Sciences
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      I wish everyone a lot of success!
      Prof. Dr. Galia Weidl


    • Please book your time slot for the exam in January 2025 here:
      https://moodle.th-ab.de/course/view.php?id=7293
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      To allow booking, you need first to subscribe to the moodle page  

      Exam Planning (Galia Weidl)

      Einschreibeschlüssel: AI_MyChoice1

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      This is the exam planning  (oral presentation)  for both courses:

      Course 7525: Cognitive and object-oriented modeling under uncertainties as aspects of artificial intelligence in practical applications
      &
      Course 7540: Artificial intelligence in applications. Modeling, Machine Learning and Data Classifier Performance

      Please select in (Prüfung) Planer one time slot  (Zeitfenster) of 15min if you are taking just one course
      or 2 time slots together 30 min (in case you have 2 x 15 min) for your oral presentation 

      Tuesday AFTERNOON (21.01.2025 in Campus C3/Room 107, 

      Exam time 14:00 - 19:00, 

      OR on 

      Wednesday (22.01.2025), 08:00 - 18:00, in Campus C1/Building 04/Room 203 

      Exam time 08:00 - 17:00

      I wish you a lot of success with your exam!

      Danke & Viele Grüße / Many thanks & Best regards,

      Galia Weidl  

      Prof. Dr. Galia Weidl


    • Dear Students,

      The lecture & excercises on Wednesday, December, 4th. will be given by my PhD Students.

      If you have questions about where to get some data for your model and how to prepare the data for learning the parameters of your model, you can ask them to help you.

      Best regards,

      Galia Weidl


(In German): Prüfung - Hinweise für die Vorbereitung für die Prüfung am 19.01. & 22.01. 2024

  • (In German): Prüfung - Hinweise für die Vorbereitung für die Prüfung am 19.01. & 22.01. 2024

    Note for the international students: see the english version of the explanation videos.

    • Bemerkung über Hypothese (Ursache/Cause) und Merkmale (Wirkung/Effect):

      Eine Entscheidungsfindung basiert auf der Ursache – Wirkung Beziehung (= Cause – Effect Relation)

      Die Hypothese ist die Diagnose (d.h. die mögliche Ursachen eines Problems).

      Wie entdecken wir das es ein Problem gibt? – Anhand der Symptome dieses Problems, d.h. das Problem hat messbare (bzw. beobachtbare) Auswirkungen.

      Deshalb braucht man für die Entscheidung die Merkmale, d.h. Messungen oder Beobachtungen, die als Folge des Problems (Ursache) erscheinen.

      Also, wir fragen uns (z.B. bei dem Burglary-Modell):

      Was hat man beobachtet?

      • Hat sich ein Alarm ausgelöst?
      • Hat Watson angerufen deswegen?
      • Hat das Radio neue Nachrichten zur Lage (=Erdbeben) berichtet?

      Anhand der Merkmale schließen wir zurück auf die Ursache eines Problems (Alarm Auslösung): Einbruch oder Erdbeben, d.h. wir treffen die Entscheidung über was war die mögliche Ursache (=Diagnose). Dabei werden die Hypothesen ausgewertet anhand der konkrete Beobachtungen (Evidenzen) der Merkmalen.

      Deshalb für das Burglary-Modell: 

      Die Hypothesen sind die Mögliche Ursachen des Problems:  Einbruch oder Erdbeben,

      und die Merkmale sind die beobachtbare Auswirkungen (oder Folgen oder Symptome) des Problems: Alarm, Watson Anruf, Radio-Nachricht

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    •          Erklärung:
             * Die Hypothesen werden aus den Merkmalen generiert. Oder anders gesagt: aus den Merkmalen entstehen die Hypothesen.

             * Basierend auf den Evidenz (=gemessene Merkmalle) werden die Hypothesen ausgewertet und somit findet man die Entscheidung.

             Die Hypothesen werden in zwei unterschiedliche Typen von Entscheidungsfindung-Aufgaben verwendet:

      1. Diagnose:

                 Bei Diagnostik: die Entscheidung findet welche Hypothese die größte Wahrscheinlichkeit hat, basierend auf die Beobachtungen/Messungen (=Evidenzen). Ein Diagnostik Beispiel ist angina.oobn Bayes Netz.

            2. Prognose:  

      Verschiedene Hypothesen werden kombiniert um eine Prognose zu bilden wie z.B. bei der Erkennung von Manöver anhand von beobachteten Merkmale.
      In dem Beispiel mit Erkennung von Manöver: die Zustände der Entscheidung (=Manövererkennung) sind DONTCARE, OBJCUTIN, OBJCUTOUT, LANEFOLLOW, OBJFOLLOW, EGOOCUTIN, EGOCUTOUT. Diese werden anhand der beobachteten Merkmale (= Evidenzen) berechnet.
      Beispielsweise, die Laterale Evidenz ist eine Hypothese, welche aus den Merkmalen (laterale Geschwindigkeit und laterale Abstand (offset) gebildet wird.
      Die Merkmale werden gemessen und als Evidenzen in der Hypothese eingetragen.
      Ein gemessener Wert (z.B. Geschwindigkeit) wird beeinflusst von der tatsächlich gemessene Variable (Geschwindigkeit) und von der Fehler (=Unsicherheit wegen Messrauschen/Noise) bei der Messung. 

          Die Entscheidung findet welche Kombination von Hypothesen (mit den entsprechenden Merkmale) - für welche Zustand  - die größte Wahrscheinlichkeit hat und diese höchste Wahrscheinlichkeit ergibt die Entscheidung.