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=> Protokoll der FGML95


Programm der FGML95




Programm der FGML95
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Die FGML95 findet im Informatik Centrum Dortmund (ICD), 
Joseph-von-Fraunhofer-Str. 20, im Seminarraum 161/162 
statt.

Montag, den 14.8.1995 (Industrietag)
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 9.15h Eroeffnung
 9.30h G. Nakhaeizadeh (Daimler-Benz): What Daimer-Benz 
       has Learned as an Industrial Partner from the
       Machine Learning Project StatLog
10.30h Kaffeepause 
11.00h A. Arning und T. Bollinger (IBM Deutschland): 
       Data Mining Technolgy of IBM - Associations and 
       Sequential Patterns
12.00h Mittagspause und Software-Demos
14.00h D. Heitkamp, K.-U. Hoeffgen und J. Minnemann 
       (WestLB): Neuronale Netze in der WestLB
14.45h Kaffeepause
15.15h S. Wrobel (GMD): Maschinelles Lernen - 
       Leistungspotential und Anwendungschancen
16.00h J. Herrmann (Uni Dortmund): Globale Anpassung 
       einer Wissensbasis an geaenderte technologische 
       Rahmenbedingungen
16.45h Software-Demos

Dienstag, den 15.8.1995
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 9.00h P. Geibel, K. Schaedler und F. Wysotzki (TU 
       Berlin): Begriffslernen fuer strukturierte
       Objekte
 9.25h M. Mueller (Univ. Ulster): Eine Erweiterung der 
       inversen Resolution auf sortierte 
       Hornklauselmengen
 9.50h W. Emde und D. Wettscherek (GMD): Relational 
       Instance-Based Learning - An Initial Case Study
10.15h Kaffeepause 
10.45h S. Wrobel und S. Dzeroski (GMD): Towards a 
       General Model-Level Definition of Data Mining in 
       ILP
11.10h H. Schimpe (RWTH): Wissensbasisverfeinerung durch 
       dynamische Analysen am Beispiel eines regel- 
       basierten Systems zur Kreditvergabeentscheidung
11.35h R. Bergmann und W. Wilke (Uni Kaiserslautern): 
       Flexible Reuse of Plans by Abstraction and
       Refinement
12.00h Mittagspause
13.30h F. Kirchner und K. Moeller (GMD): Hierarchical 
       Q-Learning of Markovian Decision Tasks
13.55h R. Der und M. Herrmann (Uni Leipzig): Efficient 
       Q-Learning by Optimised Categorization
14.20h Kaffeepause
14.50h A. Rieger (Uni Dortmund): Data Preparation for 
       Inductive Learning Robots
15.15h S. Wessel und K. Morik (Uni Dortmund): Lernen 
       qualitativer Merkmale aus numerischen 
       Robotersensordaten
14.40h M. Kaiser und H. Friedrich (Uni Karlsruhe): 
       Transferring Human Knowledge to Robots
16.05h Pause
16.20h J.-T. Milde (Uni Bielefeld): Ein Lernverfahren 
       zum Erwerb von Handlungssequenzen in 
       behavioristischen Agenten
16.45h A. Birk (Uni d. Saarlandes): Stimulus Response 
       Lernen
17.10h R. Huber, H.A. Mayer und R. Schwaiger (Uni 
       Salzburg): netGEN - A System Generating Problem-
       Adapted Topologies of Artificial Neural Networks 
       for Image Analysis by Means of Genetic Algorithms
17.35h Fachgruppensitzung
18.30h Ende des 2. Tags
20.00h Treffen im Cafe Durchblick

Mittwoch, den 15.4.95
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 9.15h O. Hesse, M. Oelbracht und T. Schulte (Uni 
       Dortmund): Verwendung von ID3 zur Performanz- 
       steigerung eines Speichersynthesewerkzeugs
 9.40h A. Ittner und M. Schlosser (TU Chemnitz): H2O-OC1 
       - ein Verfahren zur Erzeugung nichtlinearer 
       Entscheidungsbaeume
10.05h J. Zeidler und M. Schlosser (TU Chemnitz): 
       Unschaerfe und Entscheidungsbaeume
10.30h Kaffeepause
11.00h K.-D. Althoff(Uni Kaiserslautern), S. Wess 
       (Inference GmbH) und R. Traphoener (tecInno 
       GmbH): INRECA - A Seamless Integration of 
       Induction and Case-Based Reasoning for Decision
       Support Tasks
11.25h M. Fuchs (Uni Kaiserslautern): Learning Proof 
       Heuristics by Adapting Parameters
11.50h T. Scheffer (TU Berlin): Repraesentations- 
       unabhaengiges Lernen und Generalisieren
12.15h Mittagspause
13.45h C. Wisotzki und F. Wysotzki (FHG IITB): 
       Prototype, Nearest Neighbor and Hybrid Algorithms
       for Time Series Classification 
14.10h S.C. Martin und H. Ney (RWTH): Cluster-
       Algorithmen fuer Bigramm-Klassenmodelle in der
       Modellierung natuerlicher Sprache
14.35h Kaffeepause
15.05h T. Joachims, T. Mitchell, D. Freitag und R. 
       Armstrong (CMU): WebWatcher: Machine Learning and 
       Hypertext
15.30h A.M. Kabakcioglu (FH Albstadt-Sigmaringen): CAN: 
       Chain of Nodes Approach for Direct Rule Induction
16.00h Ende des Fachgruppentreffens