Modul 39-M-Inf-ABDA_a Advanced Big Data Analytics / Big Data Machine Learning

Das Modul legt den Schwerpunkt auf den Einsatz von Techniken des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz zur Analyse grosser Datenmengen. Beispiele sind oft mit populären Anwendungen im Internet verbunden, wie zum Beispiel Recommender Systems oder Online-Werbung, die unser tägliches Leben in vielerlei Bereichen mitbestimmen.
Die Idee ist, ein tieferes algorithmischen und statistisch-mathematisches Verständnis für die zugrundeliegenden Vorgänge zu entwickeln. Das Ziel ist, dass sich Teilnehmer nach der Teilnahme an der Veranstaltung in der Lage fühlen, selber an den bestehenden Prozessen mitwirken zu können, sowohl in Theorie als auch Praxis.
Je nach konkreter Themenwahl kann das Seminar/Projekt mit vom Lehrenden gehaltenen Tutorien starten, die an die entsprechenden Themen hinführen. Im Rahmen der Vorträge/Projekte und Ausarbeitungen soll dann auch generell, je nach Aufgabe, das Verstehen, Interpretieren und Bewerten von Originalliteratur bzw. die konkrete Umsetzung von Theorie in Praxis geuebt werden.
Abhängig von der jeweiligen Variante sollen entweder Präsentationstechniken oder Programmiertechniken erarbeitet werden. Schliesslich soll das Anfertigen einer schriftlichen Ausarbeitung, die wissenschaftlichen und entsprechenden ethischen Standards (zum Beispiel die Reproduzierbarkeit der Implementierungen gewährleisten) genügen, erlernt werden.

Inhaltliche Elemente der Tutorien und der im Seminar behandelten Literatur beziehen sich auf Themen, bei denen der Einsatz künstlicher Intelligenz und des maschinellen Lernens zur Analyse großer Datenmengen eine prominente Rolle spielt. Populäre und allgegenwärtige Beispiele sind zum Beispiel die Bestimmung von 'Communities', oder das Vorhersagen von (noch nicht erkenntlichen) Links in sozialen Netzwerken, der Einsatz von deep neural networks in der Vorhersage einer Passung von Werbung zu Nutzer, oder in der Empfehlung von Produkten in Online-Stores, die einen maximalen Umsatz versprechen. Klassifizierungssysteme, die (sehr) große Datenströme (data streams) auswerten, und aufgrund der fortlaufend eintreffenden Daten regelmäßig aktualisiert werden müssen, sind ebenso von Interesse.

Eine Teilnahme an der Vorlesung Big Data Analytics ist hilfreich. Desweiteren sind grundlegende Kenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen und der Künstlichen Intelligenz für das Verständnis der besprochenen Techniken nötig.

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