Master-Projekt Kognitive Systeme/Lab course Cognitive Systems

General Information

• For a general course description please read the corresponding pages from the WIAI module guide.
• You find administrative information at UnivIS.
• Participants should sign up for the course in the virtual campus.
• Interested students should contact Prof. Ute Schmid before the semester begins.

Proposed Topics

• Application of machine learning in different domains (e.g. quality control, medical diagnosis)
• In relation to a current research project (with biological psychology): Classifier Learning and Cluster analysis for facial expressions of pain
• Case-based and analogical problem solving and prototype learning
• In relation to a current research project (with cognitive psychology): Modeling aesthetical preferences as similarity to structural prototypes
• In relation to a current research project (with SAP): Learning structural prototypes for incident mining
• Assessing simple technical solutions for people with cognitive impairments
• Comparing Human and System Abilities of Inducing Recursive Programs from Examples
• Empirical studies in various HCI domains, esp. usability studies
• Multiagent problem solving with Khepera Micro-Robots

Current Lab Courses

SS 2012

Topic: Distributed problem solving in a treasure hunting scenario -- Investigation of collaborative vs. individual strategies

Description: Using Khepera micro robots in a micro world with landmarks and hidden hints which lead to a treasure different problem solving strategies will be investigated.

Students: Claudia Fischer, Anton Roth, Christian Reißner, Michael Reuß, Johannes Wicht

 

Topic: Learning Pain Grammars with a genetic approach

Description: Given sequences of facial expressions, a grammar which characterizes the regularities over subjects has to be induced. A genetic strategy with grammars a individuals will be applied to the problem.

Students: Francesco Javier Cano, Fernando Macias, Martina Milovec

 

Topic: A cognitive model of aesthetical preferences based on dynamic prototypes

Description: Based on a project in the previous semester, new data will be obtained which allow for adaptation in both dimensions of each given feature. Furthermore, the previous model and a new model which allows incremental shift will be tested with the new data.

Students: Johannes Folger, Simone Schineller, Dominik Seuß

Past Lab Courses

WS 2011/2012

Topic: A cognitive model for predicting aesthetic preferences -- Dynamic structural prototypes

Description:

Students: Johannes Folger, Simone Schineller, Dominik Seuß

Report: published paper at ICCM'12 [ pdf]

SS 2011

Topic: Learning Structural Prototypes

Description: An algorithm for aligning and matching trees is adapted to learning prototypical structures over sets of structural data, given in XML. Applications are learning incident prototypes from incident reports or learning ontology schemes from semantic web.

Student: Stefan Betzmeir

Report: [ pdf]

 

Topic: Usability-Study

Description: In Kooperation mit lokalen Softwarefirmen wird eine Usability-Studie durchgeführt. Interessenten sollen sich bitte im zugehörigen VC-Kurs anmelden. Da die interessierten Firmen Informationen in diesem Kurs bereit stellen, ist der Kurs mit einem Password versehen. Der Zugangsschlüssel für Studierende lautet: usabstudss11. Der Kurs ist offen für Master sowie für Bachelor-Studierende.

Students: Frederic Ehmann,Tamara Engelbrecht, Elke Heidel, Martin Pregler, Stefan Reif-Beck, Alexander Strätz, David Wagner

Report: [ pdf]

WS 2010/2011

Topic: A new architecture and 3D Visualisation for Psi-mice

Description: [pdf]

Student: Michael Munz (Master AI Praktikum)

Report: [ pdf]

Topic: Modeling aesthetical preferences as similarity to visual/featural/relational prototypes -- An incremental prototype learning approach

Description: This project is in the context of a collaborative research project of cognitive psychology, marketing and the cognitive systems group. Based on the assumption that in some domains (e.g. fashion, art, design) aesthetical preferences are changing dynamically based on exposure to (novel) objects we realize a model of incremental prototype learning. Objects of a given class are represented as partonomie. Objects are charaterized by categorial and metric features as well as by metric and categorial relations between components. Furthermore, a holistic representation is realised as mesh. Different approaches to prototype generalization are explored and similarity to prototype is correlated with preference ratings obtained in psychological experiments.

Students: Peter Grossmann, Markus Wachter

Report: [ pdf]

Topic: Usability-Study

Description: After an introduction to basic concepts of human-computer interaction, usability criteria, analytical and empirical methods for usability evalution, we conducted a usability study for a website. See VC-Course Mensch-Computer-Interaktion Usability Studie.

Students: Matthias Düsel, Jan.David Freund, Michael Hamatschek, Aliaksandr Lutsevich, Tobias Schnell, Matthias Söllner, Verena Stadter, Alexander Werner

Report: [ pdf]

 

WS 2009/2010

Topic: Robuste Strategien für Heads-Up No Limit Texas Hold'em Poker

Description: Agenten, die sich in feindlichen Umgebungen bewegen mit unbekannten Gegnern sollten Strategien verfolgen, welche ihren eigenen Gewinn maximieren, jedoch ihre Angreifbarkeit minimieren. Dennoch sind manche Umgebungen so komplex, dass sich solche Umgebungen und optimale Strategien nicht berechnen lassen. Eine solche Umgebung bietet das Kartenspiel Texas Hold'em Poker. Um robuste Strategien für dieses Spiel zu finden wird ein modifiziertes Spiel gelöst, welches die Haupteigenschaften des originalen Spiels erhält, die Komplexität aber erheblich reduziert. Als Methoden zur Lösung des Spiels wird erst eine approximiertes Nash-Gleichgewicht berechnet um die eigene Angreifbarkeit zu minimieren. Als nächstes wird aus einer Datenbank von menschlich gespielten Pokerhänden ein generelles Modell für einen Durchschnittsgegner erstellt. Gegen diesen Gegner kann nun eine Best-Response Strategie berechnet werden, welche gegen die meisten möglichen Gegner gute Resultat erzielt, also den zu erwartenden Gewinn maximiert. Diese beiden Methoden werden dann kombiniert um eine gemischte Strategie zu erstellen, welche beide Eigenschaften beinhaltet. Zur Evaluierung der erstellten Strategien wird eine Teilnahme an "The Annual Computer Poker Competition" erwogen.

Student: Thorsten Spieker (Profilbildungs-Projekt, 12 ECTS)

Report

 

WS 2008/2009

Topic: Compiling a Repository for the Comparison of IP Systems

Description: A repository of benchmark problems is the starting point for a competitive environment in which state-of-the-art inductive programming systems can match with each other. Based on a set o f commonly known example problems, the most up-to-date IP systems ADATA, MagicHaskeller, Igor, Igor2.2,  and Igor2.3 have been evaluated in a common framework.

Student: Thomas Hieber

Link: www.inductive-programming.org

 

 

SS 2008

Topic: An Eclipse Plug-In for Learning XSL Transformations from Edit-Traces 

Description: Based on an existing implementation (by Martin Hofmann) a more comfortable and usable tool for automated generation of XSL transformation from edit-traces is realized as an Eclipe Plug-In.

Student:Thomas Hieber (Profilbildungsprojekt, 12 ECTS)

Report  / autoXSL

 

SS 2007

Topic: Speeding-up evolutionary program synthesis by analytically preconstructed program skeletons

Description: Das derzeit mächtigeste System zur induktiven Synthese rekursiver funktionaler Programme ist ADATE. ADATE arbeit mit einer evolutionären Strategie, also rein suchbasiert. Typischerweise wird mit einem leeren Zielprogramm gestartet und danach jeweils die vielversprechendsten partiellen Programme weiterentwickelt. Dem gegenüber steht das System Igor, das rekursive Programme durch Analyse und Generalisierung der Eingabe-/Ausgabebeispiele konstruiert. Igor ist wesentlich effizienter als ADATE, kann aber nur eine Teilmenge der von ADATE lernbaren Programme induzieren. Im Projekt soll untersucht werden, inwieweit die Vorgabe von von Igor bereits partiell konstruierten Programmen (Skelette) ADATE beschleunigen kann.

Students: Neil Crossley

Report: [ pdf]

Presentation: [ pdf]

Literature:

• ADATE
• Kitzelmann, Emanuel:
  Data-driven induction of recursive functions from input/output-examples .
  In: Kitzelmann, Emanuel ; Schmid, Ute (Hrsg.) : Proceedings of the Workshop on Approaches and Applications of Inductive Progamming (AAIP'07)
  ( ECML'07 Warsaw 17.09.2007).
  2007, S. 15-26.
• Kitzelmann, Emanuel ; Schmid, Ute:
  Inductive Synthesis of Functional Programs -- an Explanation Based Generalization Approach .
  In: Journal of Machine Learning Research 7(Feb) (2006), S. 429--454.

 

WS 2006/2007

Topic: Entdeckung von regelhaften Strukturen in Musikstücken mit Methoden der Grammatischen Inferenz

Description: Algorithmen zur grammatischen Inferenz erlauben den automatischen Erwerb von (rekursiven) Regelmengen zur Beschreibung grammatischer Strukturen aus Trainingsbeispielen. Üblicherweise werden solche Algorithmen auf den Erwerb von Regeln zur Beschreibung von (natürlichen) Sprachen oder chemischer Strukturen angewendet. Im Projekt sollen entsprechende Algorithmen auf strukturell beschriebene Musikstücke angewendet werden.

Students: Ferenc Grigo

Report: (can be made available on request)

Literature/Links:

• Gold, E. M.. Language identification in the limit. Information and Control, 10:447--474, 1967.
• Parekh, R. & Honavar, V. (2000). Automata Induction, Grammar Inference, and Language Acquisition. Invited chapter. In: Handbook of Natural Language Processing. Dale, Moisl & Somers (Ed). New York: Marcel Dekker. [ pdf]
• Cruz, P. & Vidal, E. (1998). Learning regular grammars to model musical style. In Proceedings of ICGI'98 (pp. 211-222). [ CiteSeer link]
• Homepage von [ Menno van Zaanen] (Alignement-Based Learning of Language and Music)

 

SS 2006 

Topic: Vergleich von Systemen zur induktiven Programmsynthes

Description:Neben dem in unserer Gruppe verfolgten Ansatz zur Induktiven Synthese funktionaler Programme mit analytischen Methoden wird die Konstruktion von rekursiven Programmen aus Beispielen vor allem in den Bereichen evolutionäre Algorithmen und Induktive Logische Programmierung untersucht. Es sollen drei bekannte Ansätze bezüglich ihrer Mächtigkeit und Effizienz zur Synthese verschiedener Klassen von rekursiven Programmen verglichen werden.

Students: Andreas Hirschberger und Martin Hoffmann

Report: [ pdf]

Literature/Links:

• P. Flener and S. Yilmaz (1999). Inductive synthesis of recursive logic programs: Achievements and prospects. Journal of Logic Programming, Special Issue on Synthesis, Transformation, and Analysis 41(2-3), pp.141-195. [ ps.qz]
• J. R. Olsson (1995). Inductive functional programming using incremental program transformation, Artificial Intelligence, volume 74(1), pp. 55-83. [ pdf]
• D. Malerba (2003). Learning Recursive Theories in the Normal ILP Setting, Fundamenta Informaticae, 57 (1), pp. 39-77. [ pdf]
• Adate
• Dialogs
• Atre 

Topic: Kompromisse beim verteilten Problemlösen

Description:Lokales verteiltes Planen basiert im Wesentlichen darauf, dass jeder Agent (z.B. Warencontainer, LKW) versucht, seine Ziele durch Kommunikation und Verhandlung mit anderen Agenten zu realisieren. Eine Logistik-Domäne soll auf ein "Mitfahrzentrale"-Szenario abgebildet werden mit Hilfe dessen empirisch untersucht wird, mit welchen Strategien menschliche Problemlöser arbeiten, um ihre Ziele möglichst gut zu erreichen.

Students: Markus Schwarz

Bericht: [ pdf]

Literatur:

• E. Durfee (1999). Distributed Problem Solving and Planning. In G. Weiss (Ed.), Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. MIT Press, Cambridge, MA, chapter 3, pages 121--164. pdf
• SFB Autonomous Cooperating Logistic Processes

 

WS 2005/2006

Topic: Klassifikationslernen für die medizinische Diagnostik

Description: Verschiedene Verfahren zum Klassifikationslernen sollen bezüglich eines umfangreichen Datensatzes aus der medizinischen Bildverarbeitung evaluiert werden. Speziell sollen bereits durchgeführte Analysen (k-nearest neighbor, Feedforward Netz, Support Vector Machine) mit Entscheidungsbaumverfahren (C4.5) verglichen werden. Die Arbeit wird in Kooperation mit dem Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltkreise, Gruppe Medizinische Bildverarbeitung durchgeführt.

Students: Thomas Hecker und Jörg Mennicke

Report; [ pdf]

Presentation [ pdf]

Literature:

• Tom Mitchell (1997). Machine Learning. McGraw Hill.
• C4.5 download and tutorial
• Old Homepage of Ross Quinlan
• CAL2 and CAL3 in: Unger, S. und Wysotzki, F.: Lernfähige Klassifizierungssysteme [ pdf]

 

SS 2005

Topic: Evaluation von aktuellen Planungssystemen

Description: Eine komplexe Domain, voraussichtlich aus dem Bereich "Planerstellung für Activities of Daily Life", soll in PDDL modelliert werden. Ausgewählte aktuelle Planungssysteme sollen bezüglich ihrer Performanz auf dieser Domain evaluiert werden.

Students: Matthias Raps und Florian Brosch

Reports:

• Evaluation von aktuellen Planungssystemen anhand künstlicher Domänen und einer Daily Life Domain [ pdf]

Literature:

• Maria Fox, Planners Performance Evaluation, Tutorial held for the PLANET International Summer School on AI Planning 2002. [ Part 1] [ Part 2]
• [ PDDL]
• [ Planning Competition]
• Planen für kognitive Assistenzsysteme in der Medizin
  • Nursebot Project
    insb. M. E. Pollack, Planning Technology for Intelligent Cognitive Orthotics, 6th International Conference on AI Planning and Scheduling, Apr., 2002
    auch viele Referenzen auf ähnliche Projekte, die zum Teil auch Planung involvieren
  • Assisted Cognition
    möglicherweise interessante Domain

[ SS 05] [ WS 05/06] [ SS 06] [ WS 06/07] [ SS 07]