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

Inhalt, Kommentar

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.

Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-11_ver1 Mensch-Maschine-Interaktion Vertiefung Mensch-Maschine-Interaktion Studieninformation
39-M-Inf-MIKE Modularisierter individueller Kompetenz-Erwerb (MiKE) veranstaltungsübergreifend unbenotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
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