Das Projekt behandelt aktuelle Themen des Fachgebiets Wissensverarbeitung:<\/p>\n\n\n\n
Das Fachgebiet Wissensverarbeitung forscht an der Entwicklung von Methoden zur Wissensentdeckung und Wissensrepr\u00e4sentation (Approximation und Exploration von Wissen, Ordnungsstrukturen in Wissen, Ontologieentwicklung) in Daten als auch in der Analyse von (sozialen) Netzwerkdaten und damit verbundenen Wissensprozessen (Metriken in Netzwerken, Anomalieerkennung, Charakterisierung von sozialen Netzwerken). Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der exakten algebraischen Modellierung der verwendeten Strukturen und auf der Evaluierung und Neuentwicklung von Netzwerkma\u00dfen. Neben der Erforschung von Grundlagen in den Gebieten Ordnungs- und Verbandstheorie, Beschreibungslogiken, Graphentheorie und Ontologie werden auch Anwendungen \u2013 bspw. in sozialen Medien sowie in der Szientometrie \u2013 erforscht. <\/p>\n\n\n\n
In diesem Umfeld bietet das Fachgebiet regelm\u00e4\u00dfig eine Reihe von Projektthemen an. Informationen zu den einzelnen Themen geben Ihnen gerne vorab die Betreuer*innen. Die einzelnen Themen sind im Folgenden beschrieben:<\/p>\n\n\n
In diesem Projekt soll untersucht werden, inwiefern sich Strukturen aus dem Bereich der formalen Begriffsanalyse mittels Pytorch implementieren lassen. Desweiteren soll evaluiert werden, wie sich Aufgaben wie die Berechnung von Ableitungen und Begriffsverb\u00e4nde mittels optimierter Tensoroperationen effizient realisieren lassen.<\/p>\n\n\n\n
Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie hoch die intrinsische Dimension von Datens\u00e4tzen ist, welche mit verschiedenen Knoteneinbettungsverfahren aus Graphen erstellt wurden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Es gibt mehrere Ma\u00dfe, um die intrinsische Dimension von Datens\u00e4tzen abzusch\u00e4tzen. In dieser Arbeit soll untersucht werden, inwieweit diese Ma\u00dfe stabil gegen\u00fcber “kleinen” Manipulationen\/Fehler in den Datens\u00e4tzen sind.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Die Software conexp-clj<\/a> implementiert viele Methoden der Formalen Begriffsanalyse, einem Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Dabei finden sowohl symbolische als auch hybride Konzepte Anwendung. F\u00fcr einen Teil der Funktionalit\u00e4t von conexp-clj ist ein Web-Frontend, basierend auf Vue.js<\/a>, entwickelt worden, welches im Rahmen des vorliegenden Projekts weiterentwickelt werden soll. Insbesondere sollen RuleMining-Methoden (z.B., Implikationen, Assoziationsregeln) Nutzer:innenfreundlich in der GUI abgebildet werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Tom Hanika<\/a>, Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Operationen (Joins etc) aus der Relationalen Algebra werden h\u00e4ufig verwendet um Daten zu verbinden oder zu kombinieren. Dadurch ergeben sich neue Zusammenh\u00e4nge zwischen Objekten oder deren Eigenschaften. Eine Methode, um solche Zusammenh\u00e4nge zu analysieren, kommt aus der Begriffsanalyse. Hierbei werden Ver\u00e4nderungen in der Begrifflichen Struktur analysiert und herausgearbeitet. In dieser Arbeit studieren Sie, wie sich die Begriffliche Struktur eines Datensatzes unter Verwendung von Operationen aus der Relationalen Algebra ver\u00e4ndert. <\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Knowlegde Graphs wie WikiData enthalten sehr viel Wissen, das im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz in vielen Anwendungen eingesetzt werden kann. Der Umfang an Informationen ist aber auch ein Problem f\u00fcr viele Anwendungen. Ihre Aufgabe besteht darin, Methoden der Community Detection in sozialen Netzwerken auf die Struktur von WikiData zu \u00fcbertragen. Des Weiteren sollen Sie untersuchen, wie diese Methoden genutzt werden k\u00f6nnen, um kleinere Teil-Datens\u00e4tze aus WikiData zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Eine Methode der Datenskalierung in der Formalen Begriffsanalyse sind Skalenma\u00dfe. Das Skalenma\u00df-Framework bietet eine kanonische Repr\u00e4sentation f\u00fcr jede m\u00f6gliche Skalierung. Diese Repr\u00e4sentation ist aber nicht gut im Sinne der Interpretierbarkeit der Attribute. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, gibt es eine Interpretation der kanonischen Attribute mittels konjunktiv verkn\u00fcpfter Attribute des Originaldatensatzes. In dieser Arbeit sollen Sie weitere logische Repr\u00e4sentation erarbeiten und miteinander auf deren Interpretierbarkeit, Ausdrucksst\u00e4rke und Berechenbarkeit vergleichen.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Ziel dieser Arbeit ist es, zu evaluieren, welche “weichen” Kriterien f\u00fcr Graphzeichnungen in der Praxis wie stark mit als “sch\u00f6n” wahrgenommenen Zeichnungen korellieren. Au\u00dferdem soll untersucht werden, inwieweit die “wichtigen” Kriterien sich beim Zeichnen von Graphen und Ordnungsdiagrammen unterscheiden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Ziel dieses Projektes ist es, Verfahren zur Einbettung von Gegenst\u00e4nden und Objekten in formalen Kontexten zu recherchieren und f\u00fcr conexp-clj<\/a> zu implementieren.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Topic Models berechnen i.d.R. Themen, aus denen sich ihre \u201cwichtigsten” W\u00f6rter ableiten lassen. In der Forschung existieren bereits einige Ans\u00e4tze zur automatisierten Benennung von Themen solcher Wortmengen. In dieser Arbeit sollen verschiedene bestehende sowie mindestens ein eigener Ansatz implementiert und miteinander verglichen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Bastian Sch\u00e4fermeier<\/a><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> The planar edge-length ratio of a straight-line drawing is defined as the ratio between the length of longest edge and the length of the shortest edge. There has been recent attention to this topic with several publications, for example.\n\nThe planar polyline edge-length ratio is a generalization of the planar edge-length ratio where edges do not have to be straight-line segments, but can be polylines with a maximum number of bends per edge defined by the input.<\/p>\n\n\n\n The goal of this project is to develop an algorithm in order to minimize the planar polyline edge-length ratio.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Dominik D\u00fcrrschnabel<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Am Fachgebiet Wissensverarbeitung wird zur Zeit an thematischen Trajektorien von wissenschaftlichen Konferenzen und Journalen geforscht. In unserer Forschung wurden (statische) Themen durch die sogenannte Nonnegative Matrix Factorization (NMF) extrahiert. In dieser Arbeit sollen dynamische Verfahren, bei denen sich Themen \u00fcber die Zeit \u00e4ndern (z.Bsp. D-LDA), auf ihre Tauglichkeit \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Bastian Sch\u00e4fermeier<\/a><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Das Sugiyama Framework ist ein Framework f\u00fcr die automatische Generierung von Zeichnungen von Graphen und Netzwerken. Dabei m\u00fcssen mehrere NP-schwere Probleme mit Hilfe von Heuristiken gel\u00f6st werden. <\/p>\n\n\n\n Das Ziel dieses Projektes ist es, die wichtigsten Heuristiken aufzuarbeiten und diese miteinander, sowie (wo m\u00f6glich) mit einer exakten L\u00f6sung der Probleme zu vergleichen. Daf\u00fcr soll eine User-Studie durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Dominik D\u00fcrrschnabel<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> K-means, oder genauer Lloyds-Algorithmus, ist eine Technik, durch welche Datenpunkte im Euklidischen Raum in eine Anzahl von k-Clustern zerlegt werden k\u00f6nnen. Durch wiederholtes Ausf\u00fchren mit unterschiedlichem k entsteht eine Menge von sich teilweise \u00fcberlappenden Clustern. Durch das Hinzuf\u00fcgen der Schnitte der einzelnen Cluster k\u00f6nnen diese zu einer Verbandsstruktur erweitert werden. Dieser Verband wiederum hat einen zugeh\u00f6rigen formalen Kontext. <\/p>\n\n\n\n Das Ziel dieses Projektes ist es zu untersuchen, inwiefern diese Cluster mit dem H\u00fcllensystem des formalen Kontextes zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Dominik D\u00fcrrschnabel<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Es ist nicht einfach zu erkennen, ob zwei (reduzierte) Formale Kontexte isomorph sind, bzw. gegeben eine Menge Formaler Kontexte zu erkennen, wie viele verschiedene Formale Kontexte dort enthalten sind. Ein Hilfsmittel sind Invarianten, also abgeleitete Gr\u00f6\u00dfen, die nicht von der konkreten Darstellung des Formalen Kontexts abh\u00e4ngen, beispielsweise die Anzahl der Attribute des Kontexts oder auch die Anzahl der Begriffe des Kontexts. Haben zwei Kontexte unterschiedliche Werte f\u00fcr eine Invariante, so sind die Kontexte nicht isomorph. Ziel ist es, Formale Kontexte hinsichtlich m\u00f6glicher Invarianten zu untersuchen. Formale Kontexte k\u00f6nnen als bipartite Graphen dargestellt werden, daher sollen insbesondere bekannte Graph-Invarianten in Betracht gezogen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Felde<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Begriffliches Skalieren ist eine Methode der Formalen Begriffsanalyse, um einen mehrwertigen Kontext (d.h. einen tabellarischen Datensatz) in einen (einwertigen) formalen Kontext zu \u00fcberf\u00fchren. Dazu wurde am Fachgebiet eine Anwendung entwickelt, die grundlegende Funktionalit\u00e4t zum Begrifflichen Skalieren bereitstellt. Ziel des Projekts ist es, diese Anwendung weiterzuentwickeln. Die Programmiersprache ist Clojurescript.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Felde<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> In dieser Arbeit sollen verschiedene Einbettungsverfahren f\u00fcr Netzwerke dahingehend untersucht werden, inwiefern Eigenschaften wie “N\u00e4he” im Ko-Autorengraphen mit der N\u00e4he in der Einbettung korrespondiert. Bei welchen Verfahren werden Nachbarn “nahe” eingebettet? Korrespondiert die Pfadl\u00e4nge von Knoten im Graphen zu ihrem Abstand im Graphen? Als weiterer Schritt kann hier untersucht werden, ob ein Klassifikator aus einem Graphen und einer Einbettung entscheiden kann, mit welchem Verfahren der Graph eingebettet wurde.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Bei der Klassifikation in Graphen ist es \u00fcblich, mittels Graph Neuronalen Netzen (GNNs) die Struktur des Graphen zu nutzen, um die Klassifikation von Knoten zu verbessern. Ziel dieser Arbeit ist es, diesen Ansatz auf die Formale Begriffsanalyse zu \u00fcbertragen, indem die “Faltungsoperation” anhand von Konzepten durchgef\u00fchrt wird. Vergleichen Sie dieses Verfahren mit anderen Verfahren, die neuronale Netze basierend auf Begriffsverb\u00e4nden nutzen!<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Ein Problem f\u00fcr Algorithmen der Formalen Begriffsanalyse ist die Gr\u00f6\u00dfe der Daten. In dieser Arbeit sollen verschiedene Techniken zur Gr\u00f6\u00dfenreduktion oder Kompression zusammengetragen und gegen\u00fcbergestellt werden. Dabei soll insbesondere auf den Informationsverlust in einem geeigneten Formalismus eingegangen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Principal Component Analysis dient dazu, Datens\u00e4tze zu vereinfachen. Hierbei wird eine gro\u00dfe Menge an (m\u00f6glicherweise) korrelierten Variablen in eine m\u00f6glichst aussagekr\u00e4ftige kleinere Menge transformiert. Dieses Vorgehen soll auf formale Kontexte \u00fcbertragen werden, um ihre Merkmalsmenge einzuschr\u00e4nken.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maren Koyda<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n Weitere Themen auf Nachfrage.<\/p>\n\n\n\n Nach Absprache mit der\/dem jeweiligen Betreuer*in. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.<\/p>\n\n\n\n Montag, 25.10.2021, 16:15 Uhr, online.<\/a><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Informatik Grundstudium<\/p>\n\n\n\n Informatik Bachelor und Master, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n\n\n\n 6 oder 12 Credits im Bachelor, bzw. 8 Credits im Master<\/p>\n\n\n\n Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vortr\u00e4ge (bei 6 Credits 20 min, bei 8\/12 Credits 30 min, jeweils zzgl. ca 15 min Diskussion)<\/p>\n\n\n\n Prof. Dr. Gerd Stumme<\/a>, Dr. Tom Hanika<\/a>, Bastian Sch\u00e4fermeier, M.Sc.<\/a>, Dominik D\u00fcrrschnabel, M.Sc.<\/a>, Johannes Hirth, M.Sc.<\/a>, Maren Koyda, M.Sc.<\/a>, Maximilian Felde, M.Sc.<\/a>, Maximilian Stubbemann, M.Sc.<\/a>,<\/p>\n\n\n\n In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden. Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpr\u00e4sentation statt, in der der Stand der Projektarbeit vorgestellt wird. In der Regel in der ersten Vorlesungswoche des folgenden Semesters werden dann die Endergebnisse vorgestellt. Eine kurze Beschreibung der Arbeit (5 Seiten) ist 3 Tage vor dem Vortrag einzureichen.<\/p>\n\n\n\n Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt die\/der Studierende eine einseitige Beschreibung der Aufgabe, sowie einen Arbeitsplan f\u00fcr das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass die\/der Studierende bei einem 6(8-12) Credits-Projekt regelm\u00e4\u00dfig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist in Absprache mit der\/m Betreuer*in festzulegen.<\/p>\n\n\n\n Als Richtlinie f\u00fcr die Erstellung einer guten Ausarbeitung wird das Buch<\/p>\n\n\n\n Markus Deininger and Horst Lichter and Jochen Ludewig and Kurt Schneider. Studien-Arbeiten: ein Leitfaden zur Vorbereitung, Durchf\u00fchrung und Betreuung von Studien-, Diplom- Abschluss- und Doktorarbeiten am Beispiel Informatik. 5. Auflage. vdf Hochschulverlag, Z\u00fcrich, 2005.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n empfohlen, welches in der Bibliothek im Semesterapparat des Fachgebiets Wissensverarbeitung ausliegt, und welches auch in einigen Exemplaren ausleihbar ist. Wir empfehlen die Anschaffung dieses Buchs (9,50 \u20ac), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter) begleiten kann.<\/p>\n\n\n\n Alle verwendeten Referenzen sind zus\u00e4tzlich zum Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in BibSonomy<\/a> einzugeben, mit den Tags “projekt kde < laufendes Semester in der Form ss20 bzw. ww20 > ” und weiteren sinnvollen Tags.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bachelor- und Masterprojekt im Fachgebiet Wissensverarbeitung Das Projekt behandelt aktuelle Themen des Fachgebiets Wissensverarbeitung: Das Fachgebiet Wissensverarbeitung forscht an der Entwicklung von Methoden zur Wissensentdeckung und Wissensrepr\u00e4sentation (Approximation und Exploration von Wissen, Ordnungsstrukturen in Wissen, Read more…<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"parent":8024,"menu_order":24,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-8026","page","type-page","status-publish","hentry"],"translation":{"provider":"WPGlobus","version":"3.0.2","language":"en","enabled_languages":["de","en"],"languages":{"de":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"en":{"title":false,"content":false,"excerpt":false}}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8026","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8026"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8026\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8123,"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8026\/revisions\/8123"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8024"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8026"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Intrinsische Dimension und Knoteneinbettungen<\/h3>\n\n\n\n
Stabilit\u00e4t der intrinsischen Dimension<\/h3>\n\n\n\n
Frontend-Entwicklung f\u00fcr Conexp-clj<\/h3>\n\n\n\n
Operationen aus der Relationalen Algebra in der Begriffsanalyse<\/h3>\n\n\n\n
Community Detection in WikiData zur Datensatzgenerierung<\/h3>\n\n\n\n
Logische Repr\u00e4sentationen f\u00fcr Skalenma\u00dfe<\/h3>\n\n\n\n
Evaluierung von Graphzeichnungen<\/h3>\n\n\n\n
Einbettungsverfahren f\u00fcr Formale Kontexte<\/h3>\n\n\n\n
Automatisierte Themenbenennung<\/h3>\n\n\n\n
Planar polyline edge-length ratio on a fixed grid<\/h3>\n\n\n\n
Thematische Trajektorien mit Dynamischen Topic Models<\/h3>\n\n\n\n
Heuristiken f\u00fcr das Sugiyama-Framework<\/h3>\n\n\n\n
K-Means und FCA<\/h3>\n\n\n\n
Invarianten f\u00fcr Formale Kontexte<\/h3>\n\n\n\n
Begriffliches Skalieren von Datens\u00e4tzen<\/h3>\n\n\n\n
Eigenschaften von Knoteneinbettungen<\/h3>\n\n\n\n
Concept Neural Networks<\/h3>\n\n\n\n
Reduktionstechniken in der Formalen Begriffsanalyse<\/h3>\n\n\n\n
PCA auf formalen Kontexten <\/h3>\n\n\n\n
Aufgabenstellung und Termin<\/h3>\n\n\n\n
Projektvorbesprechung<\/h3>\n\n\n\n
Vorkenntnisse<\/h3>\n\n\n\n
Angesprochener H\u00f6rer*innenkreis<\/h3>\n\n\n\n
Umfang<\/h3>\n\n\n\n
Leistungsnachweis<\/h3>\n\n\n\n
Veranstalter*in<\/h3>\n\n\n\n
Ablauf<\/h3>\n\n\n\n