Selected Topics in Data Science
Darum geht´s: Als Seminarteilnehmer behandelt ihr aktuelle Forschungsthemen und etablierte Ansätze im Bereich der Data Science und habt die Möglichkeit theoretische wie auch praktische Grundlagen zu erforschen. Hierbei decken wir inhaltlich ein großes Spektrum an Themen ab, etwa angewandte KI für industrielle Anwendungen, Industrial Transfer Learning, Explainable AI sowie Information Retrieval und Anomaly Detection.
„Von uns gibt´s ein Best of TMDT mit Themen von der semantischen Datenverarbeitung mit künstlicher Intelligenz, beispielsweise von Sprach- oder Sensordaten, über die Kommunikationssprache von mehreren intelligenten Agenten in Spielszenarien bis hin zum Erlernen von Strategien zur Steuerung von Robotern oder Produktionsabläufen“ sagt Christian Bitter, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Tranformation. Er betreut das Seminar gemeinsam mit Norman Meuschke vom Lehrstuhl für Data & Knowledge Engineering.
„Die Veranstaltung ist eine Win-Win-Situation für die Studierenden als auch die Lehrstühle. Wir bieten Projektarbeiten und Themen mit direktem Bezug zu Forschungsprojekten oder Dissertationen an. Die Studierenden sind mit aktuellen und relevanten Fragestellungen konfrontiert. Sie lernen uns kennen und wir sie. Das ist eine klasse Vorbereitung für eine längerfristige Zusammenarbeit – als „Hiwi“ (studentische oder wissenschaftliche Hilfskraft) oder in Form einer Abschlussarbeit bei uns“, so Christian Bitter.
Einige Themen sind explizit als Bachelor- oder Masterarbeitsthema gekennzeichnet. Im Idealfall arbeiten sich die Studierenden im Rahmen des Seminars ein, nutzen ein Semester zur Recherche oder sammeln Programmiererfahrungen und starten dann mit ihrem Abschlussthema nicht bei null, sondern können auf eigene Vorarbeiten aufbauen.
Online-Kick-Off: Die Einführungsveranstaltung ist am 13. April 2021.
Die Themen werden als Pitch von den jeweils betreuenden WMs vorgestellt, die Studierenden entscheiden sich dann in Einzel- oder Teamarbeit für ein Thema.
Alle Infos dazu in unserem TMDT-Lernraum und auf unserer Webseite.
