Knowledge and Data Engineering
Uni Kassel

Knowledge Discovery (Vorlesung)

Erster Veranstaltungstag:
Mittwoch, 27. Oktober 2010, 10:15.
Ort und Zeit:
Mittwochs, 10.15 h - 11.45 h, in Raum 1332.
Übungen:
Donnerstags, 14.15 - 15.45 h, in Raum 0120. Beginn 4. November.
Vorkenntnisse:
Informatik Grundstudium
Angesprochener HörerInnenkreis:
Inf. 4. Sem., Math. NF Inf.
Leistungsnachweis:
mündliche Prüfung oder Klausur, je nach Teilnehmerzahl
Veranstalter:
Prof. Dr. Gerd Stumme, Dr. Martin Atzmüller
Inhalt:
Die Vorlesung gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Behandelt werden
  • Techniken zur Vorverarbeitung und Integration von Datenbeständen, wozu das Konzept des Data Warehouse gehört,
  • OLAP-Techniken für die interaktive Analyse großer Datenbestände,
  • (halb-)automatische Verfahrung zur Gewinnung neuen Wissens aus strukturierten Daten und Methoden zur Wissensextraktion aus Texten.
Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt auf den maschinellen Lernverfahren, deren Anwendung an konkreten Beispielen aufgezeigt wird.
Die Vorlesung kann bei Interesse durch die Teilnahme am im folgenden Semester angebotenen Data Mining Cup (Projektseminar, 4 SWS) ergänzt werden.

Zum Moodle-Kurs zur Vorlesung


Literatur:
Kontakt: