Forschungsgruppe Data Mining in der Medizin
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Oberseminar im SoSe22

Inhalt

Doktoranden, Bearbeiter von Projektarbeiten, sowie Master- und Bachelorstudenten tragen über ihre Arbeit vor.

Zu den Vorträgen wird per E-Mail eingeladen.

  • Umfang: 2 Semesterwochenstunden
  • Vortragsdauer für:
    • Projektarbeit (PA) bzw. Bachelorarbeit (BA): 20 Minuten
    • Diplomarbeit (DA) bzw. Masterarbeit (MA) bzw. Zulassungsarbeit (ZA): 25 Minuten
    • Dissertation (Diss.): 45 Minuten
  • Terminvereinbarungen: Prof Dr. Christian Böhm (Vortragstitel bitte vorher mit dem Betreuer abstimmen)
  • Spezielle Hardwareanforderungen bitte rechtzeitig mit Franz Krojer absprechen

Zeit und Ort

VeranstaltungZeitOrt
Oberseminar Di, 14:00-16:00 (s.t.), sowie nach Bedarf Raum 161 (Oettingenstr. 67) und Zoom-Meeting

Vortragstermine

 

Das Oberseminar findet aktuell über Zoom statt. Wenn Sie an einem der Termine teilnehmen wollen, schicken Sie bitte eine formlose Email an leiber@dbs.ifi.lmu.de.

Datum Thema
06.04.2022
13:00 (s.t.)
Raum: Zoom
Vorträge:
  • Mimic physiological hemodynamic measurement Signals for systematic algorithm testing (MA)
  • Snoring Detection From Contact-Free Smartphone-Based Audio Recordings Using Self-Supervised Learning (MA)
  • k-SubMix: Clustering on mixed-type data in optimal Subspaces (MA)
  • Subspace Clustering nicht-konvexer Strukturen durch Micro-Cluster Graphoptimierung (MA)
24.05.2022
15:00 (s.t.)
Raum: Zoom
Vorträge:
  • GPU-based Data Mining on Android Devices (BA)
26.07.2022
15:00 (s.t.)
Raum: Zoom
Vorträge:
  • Community Detection in Hypergraphs Based on Algebraic Distance (BA)
  • Erkennung von Hassrede durch BERT mit verschiedenen NN (BA)
  • Integration von Dimensionsreduktion und Dichteinformation bei Spektralclustering (BA)
  • Threshold-finding for Knowledge base Completion with Various Size of Annotated Labels (BA)
23.09.2022
14:00 (s.t.)
Raum: Zoom
Vorträge:
  • Erkennung von Hassrede durch BERT mit verschiedenen NN (BA)
  • Fast Hypergraph Prediction Based on Loop Structure (MA)
  • Clustering-Algorithmen auf Field Programmable Gate Arrays (BA)
  • Dimensionality Reduction on ECG Data (BA)
  • Self-Supervised Deep Clustering for Tabular Data (BA)
  • Generative Chatbots: From Sequence-to-Sequence Models to Transformer Architecture (BA)

 


vorhergehende Semester

WS 21/22, SS 21, WS 20/21, SS 20, WS 19/20, SS 19, WS 18/19, SS 18, WS 17/18, SS 17, WS 16/17, SS 16, WS 15/16, SS 15, WS 14/15, SS 14, WS 13/14, SS 13, WS 12/13, SS 12, WS 11/12, SS 11, WS 10/11, SS 10, WS 09/10, SS 09, WS 08/09, SS 08, WS 07/08, SS 07, WS 06/07, SS 06, WS 05/06, SS 05