Arbeit "Plan Evaluation - Data Mining", Online seit: 01.09.2009 drucken   
Institut für Computertechnik
Plan Evaluation - Data Mining
 
Angesprochene Studienrichtungen
Automatisierungstechnik (MA)
Computertechnik (MA)
Mikroelektronik (MA)
Computational Intelligence (MA)
Computergrafik & Digitale Bildverarbeitung (MA)
Information & Knowledge Management (MA)
Intelligente Systeme (MA)
Medieninformatik (MA)
Medizinische Informatik (MA)
Software and Information Engineering & Internet Computing (MA)
Technische Informatik (MA)
Wirtschaftsingenieurwesen Informatik (MA)
Informatikmanagement (MA)
Lehramt Informatik und Informationsmanagement
Elektrotechnik (Diplom)
Automatisierungstechnik (Stzw., Diplom, UOG 2001)
Telekommunikation (Stzw., Diplom, UOG 2001)
Computertechnik (Stzw., Diplom, UOG 2001)
Mikroelektronik (Stzw., Diplom, UOG 2001)
Informatikmanagement (Diplom)
Automatisierungs- und Regelungstechnik (Stzw., Diplom, UOG 1992)
Nachrichten- und Informationstechnik (Stzw., Diplom, UOG 1992)
Computertechnik (Stzw., Diplom, UOG 1992)
 
Beschreibung
Im Rahmen des Projektes Artificial Recoginition System (ARS) wurde ausgehend von psychoanalytischen Ergebnissen ein funktionales Modell eines künstlichen Verstands entworfen. Das Modell stellt einen neuen Ansatz dar, da versucht wird auf klassische Ansätze der AI (regelbasiertes Verhalten, Statistik, …) zu verzichten. Einzelne funktionale Blöcke könnten jedoch mit Methoden der klassischen AI umgesetzt werden.

Ihre Aufgabe ist es, klassische Methoden des Data Minings (SVM, Bayestheorem, Entscheidungsbäume, …) anzuwenden und eine geeignete Methode zu implementieren. Bei Data Mining werden Verfahren angewendet, um neue unbekannte Daten anhand bereits bekannter, klassifizierter Daten zu klassifizieren und zu bewerten. Anhand eines Trainingssets oder Referenzsets wird ein Klassifikator für eine Aufgabe vorbereitet. Mit dem „trainierten“ Klassifikator kann ein vollkommen neuer Datensatz bewertet werden. Dadurch können fiktive, geplante Situationen auf bereits vorhandene Situationen umgelegt und bewertet werden.

Vorraussetzungen:
• fundierte Java-Kenntnisse
• Interesse an AI
• Interesse an Data Mining, idealer weise bereits Vorkenntnisse auf dem Gebiet

Kompetenzen die dabei erlangt werden können:
• Erwerb und Vertiefung der Datenanalyse Kenntnisse
• Mitarbeit an einem Forschungsprojekt
• Festigung der Programmierkenntnisse
 
Sprachen
deutsch, englisch
 
Hauptbetreuung
DI Andreas Perner
+43 158801 38443
perner@ict.tuwien.ac.at
 
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Typ der Arbeit
Institut
Studienrichtung
Studium
Schlagwort