 Grundlagen des Multimediaretrievals II (4V+2Ü) (A) [A2,B]
Mo 9-11, Mi 13-15, HS 1 (Prof. Dr. Michael Clausen, Dr. Frank Kurth)
Übungen: Di 17-19, A121 (Prof. Dr. Michael Clausen, Dr. Frank Kurth)
 Rechnernetze II (4V+2Ü) (B,C) [B]
Di, Do 15-17, HS A (Prof. Dr. Peter Martini, Dr. Matthias Frank)
Übungen: n.Vereinb., SR N102 (Prof. Dr. Peter Martini u.M.)
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Vorlesung (Hauptstudium)
Wissensentdeckung und Data Mining
Prof. Dr. Stefan Wrobel u.M.
Mittlerweile wird ein Grossteil aller kommerzieller Transaktionen, Produktionsabläufe und Kommunikationsvorgänge elektronisch über Datenbanken oder das Internet abgewickelt. Angesichts des wachsenden Wettbewerbsdrucks wird es immer wichtiger, aus den vorhandenen Datenbeständen etwaige darin verborgene wichtige Informationen zu extrahieren. Deshalb finden Techniken aus dem Gebiet des Data Mining (auch Wissensentdeckung, Knowledge Discovery) immer stärkere Anwendung in Business, Technik und Wissenschaft. Die Vorlesung gibt eine Einführung in dieses interdisziplinäre Gebiet, das sich auf Beiträge u.a. aus den Bereichen Datenbanken, Statistik, Maschinelles Lernen und Visualisierung stützt. Es werden die Hauptanalyseaufgaben und entsprechende Techniken vorgestellt (Klassifikation und Vorhersage, Subgruppensuche, Assoziationsregeln, Clustering, Scientific Discovery, Geo-Mining, Text Mining) und auf relevante technische und organisatorische Grundlagen eingegangen (Datenbanken und Data Warehouses, Skalierbarkeit, Vorverarbeitung, Softwarearchitekturen, Verfahrensbewertung).
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Übersicht: alle Semester