Knowledge Representation and Machine Learning
Lehre
Im Sommersemester bieten wir an:
- User Studies in interactive intelligent Systems (Seminar + Übungen) für Bachelorstudierende im Moful 39-Inf-WP-MTI (Mensch-Machine-Interaktion) und Master-Studierende in den Modulen 39-M-Inf-INT-app Applied Interaction Technology oder 39-M-Inf-INT-app-foc Applied Interaction Technology (focus).
- Human-Centric Machine Learning (Seminar + Übungen) für Bachelorstudierende im Modul 39-Inf-WP-IG Informatik und Gesellschaft.
Im Wintersemester bieten wir an:
- Introduction to Data Mining (Vorlesung + Übungen) für Bachelorstudierende in den Modulen 39-Inf-DM Grundlagen Datamining, 39-Inf-WP-DS Data Science (Basis) oder 39-Inf-WP-DS-x Data Science (Schwerpunkt), sowie für Masterstudierende im Modul 39-M-Inf-AI-bas Basics of Artificial Intelligence.
- Applied Optimization (Vorlesung + Übung) als Pflichtkurs für Data Science-Masterstudierende; für Bachelorstudierende in den Modulen 39-Inf-DM Grundlagen Datamining, 39-Inf-WP-DS Data Science (Basis) oder 39-Inf-WP-DS-x Data Science (Schwerpunkt), sowie für Masterstudierende im Modul 39-M-Inf-AI-bas Basics of Artificial Intelligence.
Wir versuchen außerdem, die Lehre durch unsere Forschung zu unterstützen.
Abschlussarbeiten
Unsere Kapazitäten für die Betreuung von Abschlussarbeiten sind aktuell begrenzt und unsere Themen sind bereits vergeben. Sollte bei Ihnen allerdings ein Notfall vorliegen (wenn etwa eine Abschlussarbeit rasch fertig gestellt werden muss) oder Ihr Wunschthema so speziell sein, dass nur unsere Gruppe das Thema betreuen kann, kontaktieren Sie uns bitte direkt:
Prof. Benjamin Paaßen
+49 521 106-87838
bpaassen@techfak.uni-bielefeld.de
Die folgenden Abschlussarbeiten sind bereits abgeschlossen
- Development and Evaluation of a Categorization Interface for Social Psychology Experiments (MA von Julian Goergen; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Prof. Thekla Morgenroth)
- Adaptive Lernumgebungen basierend auf Cognitive Load - Evaluation anhand eines Prototyps zum Thema Wald (MA von Nikolas Weber; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Dr. Daniela Sellmann-Risse)
- Prototype-Based Convolutional Neural Networks for EMG signal classification (BA von Dennis Schielke; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Rui Liu)
- Design and Evaluation of a Word-Clustering-Tool for Social Psychology (BA von Luis Klocke; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Dr. Adia Khalid)
- Partial Credit Item Response Autoencoders (BA von Lukas Wüppelmann; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Jesper Dannath)
- Prototype Decision Trees via Learning Vector Quantization (BA von Arno Gaußelmann; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Valerie Vaquet)
- Automatic Unit-Tests Generation via Large Language Models for Feedback in Programming Education (BA von Lukas Morasch; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Jesper Dannath)
- Comparing Large Language Models for Automatic Unit Test Generation in a Python Course (BA von Richard Pamies; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Jesper Dannath)
- Text-based difficulty estimation for multiple choice questions (BA von Niklas Rotter; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Alonso Palomino Garibay)
- Comparing Two-State Hidden Markov Models with Covariates to a Hierarchical approach using Clustering and Logistic Regression (BA von Özay Öztürk; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Prof. Roland Langrock)
- Few-Shot Multilabel Text Classification of Student Counseling Questions (BA von Jasper Matzat; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Jesper Dannath)
- Personalized Chess Training Plans via Multidimensional Item Response Theory (BA von Luca Sander; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Alina Deriyeva)
- Generative KI im agilen Software Engineering - Eine Fallstudie in der universitären Ausbildung (BA von Luca Strignano; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Dr. Sebastian Wrede)
- Adapt-Leaf-Forest: ein innovativer Ansatz für die Klassifikation mit Random Forest (BA von Maurice Heidemann; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Prof. Kevin Tierney)
- Learning to Style Check (MA von Tim Marvin Heptner; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Dr. Alexander Schulz)
- Optimal Team Composition and Skill Estimation in Pair Sports (MA von Sören Rüttgers; begutachtet von Prof. Benjamin Paaßen und Dr. Ulrike Kuhl)