Fakultät für Informatik

Hier ist eine Auswahl an Angeboten für die Module IT-Projekt und Bachelorarbeit der Fakultät für Informatik zusammengefasst.

Arbeitsgruppe Knowledge Management and Discovery (KMD)

Untersuchung von Lernphasen bei Nagetieren

Ansprechpartner: Georg Krempl (Kontakt)

Stellt man eine Wüstenrennmaus vor eine neue Situation, in der auf einen aktustischen Reiz ein negativer Konditionierungsreiz folgt, lernt sie deren Zusammenhang. Kann Sie dem zweiten Reiz durch rasches Wegspringen entgehen, lernt sie dieses Verhalten als Reaktion auf den Warnton anzuwenden. Im Zuge dieses Lernprozesses werden dabei aus einer Fülle von Informationen, welche teilweise zeitlich versetzt eintreffen, Zusammenhänge erkannt und nützliche Verhaltensmuster abgeleitet. Um diesen Lernprozess besser zu verstehen, werden in einem kleinen  interdisziplinären Projekt EEG- und Verhaltensdaten aus mehreren Versuchsreihen analysiert, mit dem Ziel, Muster in den einzelnen Versuchen (Trials) zu identifizieren, welche auf die Existenz verschiedener Lernphasen hinweisen können.

Ein/e interessierte/r Student/in kann im Rahmen dieses Projektes zwischen dem Leibniz Institut für Neurobiologie und der Arbeitsgruppe Wissensmanagement und Wissensentdeckung (KMD) der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Data Mining Methoden auf neurobiologische Daten anwenden. Zur Anwendung kommen sollen sowohl Verfahren des unüberwachten maschinellen Lernens wie Clusteranalyse, als auch teilüberwachte maschinelle Lernverfahren, wie constraint-based Clustering.

Anwendung und Evaluierung von Methoden des maschinellen Lernens

Ansprechpartner: Georg Krempl (Kontakt)

Im Rahmen dieses Projektes werden neue maschinelle Lernverfahren aus folgenden Bereichen implementiert und auf unter anderem neurowisseschaftlichen Datensätzen getestet.

  • aktives Lernen (Active Learning)
  • teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)
  • Veränderungsdetektion und -vorhersage (Change Detection, Drift Mining)
Analyse der Individualität in der Dynamik von Lernverhalten

Ansprechpartnerin: Myra Spiliopoulou (Kontakt)

In Kooperation mit Dr. Andre Brechmann (LIN) werden IT-Softwareprojekte, sowie Praxissemester mit integrierter Bachelorarbeit zur Analyse des Lernverhaltens von menschlichen ProbandInnen durchgeführt. In Serien von Experimenten wird beobachtet, wie ProbandInnen ein Konzept lernen - oder auch nicht.

Wir nutzen Data Mining Verfahren, um das Verhalten und die Hirnaktivierung der ProbandInnen während des Experiments zu analysieren, um dadurch Einsichten über den Prozess des Lernens im menschlichen Gehirn zu gewinnen. Unter anderem untersuchen wir folgende Fragestellungen:

  • Wie unterscheiden sich ProbandInnen, die das Konzept schnell gelernt haben, von denjenigen, die es nur unzureichend oder gar nicht gelernt haben?
  • Welche externe Faktoren (Details des Experimentaldesigns) beeinflussen den Lernprozess?
  • Wie können wir erkennen, ob Probanden während des Experiments müde oder unkonzentriert werden?
  • Inwiefern können wir an die Reaktionszeit oder Tastendruckdynamik ablesen, ob die ProbandInnen bei ihre Entscheidungen unsicher waren?

Arbeitsgruppe Bildverarbeitung Bildverstehen

Ansprechpartner: Klaus Tönnies (Kontakt)

Für konkrete Themen kontaktieren Sie bitte Prof. Tönnies direkt.

Letzte Änderung: 01.06.2018 - Ansprechpartner:

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