Data Science

Knowledge Discovery and Data Mining

  • Type: Seminar / Praktikum (S/P)
  • Semester: SS 2016
  • Time: 21.04.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


    28.04.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    12.05.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    19.05.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    02.06.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    09.06.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    16.06.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    23.06.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    30.06.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    07.07.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    14.07.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

    21.07.2016
    17:30 - 19:00 wöchentlich
    11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


  • Lecturer: Andreas Thalhammer
    Prof. Dr. York Sure-Vetter
    Prof.Dr. Rudi Studer
    Aditya Mogadala
    Dr.Rer.Nat. Achim Rettinger
  • SWS: 3
  • Lv-No.: 2512300
Bemerkungen

Die genauen Termine und Informationen zur Anmeldung werden auf der Veranstaltungsseite bekannt gegeben.

Beschreibung

Das diesjährige Knowledge Discovery Seminar befasst sich mit dem IBM Question Answering (Q&A) System “Watson”. Als akademischer Partner von IBM Watson, haben wir die einmalige Gelegenheit, aufbauend auf dem IBM Watson System, Applikationen zu entwickeln. Teilnehmende Studenten erhalten Zugang zu der Q&A API von IBM Watson um eigene Q&A Anwendungen zu trainieren und zu testen. Die Anwendungsdomäne fokussiert sich auf medizinische Texte, ist aber nicht auf diese ausschließend begrenzt.

Weitere Informationen unter:

https://www.youtube.com/watch?v=OY16Nx8_rg4

https://www.youtube.com/watch?v=3pN363D7Zag

https://www.youtube.com/channel/UCc63BeE_7P21xwnnJ-bjNNQ

Literaturhinweise

Detaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B. aus den folgenden Lehrbüchern:

  • Mitchell, T.; Machine Learning
  • McGraw Hill, Cook, D.J. and Holder, L.B. (Editors) Mining Graph Data, ISBN:0-471-73190-0
  • Wiley, Manning, C. and Schütze, H.; Foundations of Statistical NLP, MIT Press, 1999.
Kommentar

Für weitere Fragen bezüglich des Seminar und der behandelten Themen wenden Sie sich bitte an die entsprechenden Verantwortlichen.

Lehrinhalt

Mögliche Anwenundgsgebiete sind z.B.:

  • Medizin
  • Soziale Medien
  • Finanzmarkt
Kurzbeschreibung

Das Seminar wird in Kooperation mit IBM Watson angeboten. Hierbei kann die Q&A API von IBM Watson genutzt werden um eigene Q&A Anwendungen zu trainieren und testen.

Zielgruppe
  • Wirtschaftsingenieurwesen
  • Informationswirtschaft
  • Wirtschaftsmathematik
  • Vergleichbare Studiengänge zu Wirtschaftsingenieurwesen