392104 Beyond Google, Facebook & Co. - Nutzermodellierung für intelligente Systeme (S) (SoSe 2015)

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Das Anlegen und Führen von Nutzerprofilen ist de facto Standard
in so gut wie allen Web-2.0-Anwendungen im Internet.
Shoppingportale wie Amazon, aber auch soziale Netzwerke,
analysieren und speichern das Surf- und Kaufverhalten ihrer Nutzer,
um mit Hilfe von Recommender Systemen (dt. Empfehlungsdiensten)
angepasste Produktvorschläge und Werbung platzieren zu können.
Durch die sich rasant entwickelnde Technik, wird es zunehmend
möglich, das Verhalten von Personen auch fernab von Monitor und
Tastatur zu erfassen, auszuwerten und in Nutzerprofile zu integrieren.
So bringen heutige Smartphones und Wearables eine Vielzahl an
Sensoren mit, die Aufschluss über die Bewegung und Aktivitäten einer
Person liefern können. Zudem erfreuen sich Apps und Gadgets einer
wachsenden Beliebtheit, mit denen man jeden Moment seines eigenen
Lebens vermessen und speichern kann (Stichwort: Quantified Self).
Auch diese Daten landen für gewöhnlich in der Cloud und werden
weiterverarbeitet.

Im Seminar sehen wir uns zunächst kurz die Technik hinter
"klassischen" Recommender Systemen an und besprechen
Beispiele wie solche Systeme im Web verwendet werden, um
Nutzerprofile zu erstellen und z.B. Produktvorschläge zu generieren.
Danach wenden wir uns Anwendungen und Systemen zu, denen
durch ihre Einbettung in die Umgebung vielfältigere Daten zur
Verfügung stehen. Hierzu zählen Smartphones, Wearables und
Apps oder auch VR-Anwendungen / Virtuelle Agenten und die in
diesen Kontexten verwendeten Sensoren (Lage- und Positions-
sensoren, Schrittzähler, Tracking-Kameras, Eyetracking-Devices,
Biofeedback-Sensoren etc.).

Fragen die uns beschäftigen werden:
- Welche Daten werden wie erhoben und wie werden die Daten verwendet?
- Wie wird mit den immer größeren Datenmengen umgegangen (Stichwort: Big Data)?
- Welche Rolle spielen Informationen, die nicht einfach mit einem Sensor abgegriffen werden können (z.B. Annahmen, Ziele, Wünsche, Intentionen)?
- Rechtfertigt der Nutzen das Sammeln der Daten (Verlust von Kontrolle, Datensicherheit)?

Zu jedem Termin wird ein bestimmtes Thema durch einen Vortrag
und anschließende Diskussion behandelt. Die Vorträge werden
von den Teilnehmern in Kleingruppen erarbeitet und präsentiert.
Zur Erlangung der Leistungspunkte muss u. U. das Erarbeitete in
Form einer schriftlichen Ausarbeitung festgehalten werden.

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  
weekly Di 10-12 X-E0-228 07.04.-17.07.2015

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Subject assignments

Module Course Requirements  
39-Inf-11_ver1 Mensch-Maschine-Interaktion Vertiefung Mensch-Maschine-Interaktion Student information
39-M-Inf-MIKE Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE) - Ungraded examination Student information
39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz Graded examination
Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.


No more requirements
No eLearning offering available
Registered number: 38
This is the number of students having stored the course in their timetable. In brackets, you see the number of users registered via guest accounts.
Address:
SS2015_392104@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_54082108@ekvv.uni-bielefeld.de
Coverage:
2 Students to be reached directly via email
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Last update basic details/teaching staff:
Wednesday, July 20, 2016 
Last update times:
Thursday, October 22, 2015 
Last update rooms:
Monday, February 23, 2015 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
seminar (S) / 2
Department
Faculty of Technology
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Questions or correction requests for this course?
Planning support
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ID
54082108