Course Schedule

Veranstaltungen von Prof. Dr. rer. nat. Burkhardt Funk


Lehrveranstaltungen

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Kathrin Padberg-Gehle, Lin Xie

Termin:
 Einzeltermin | Mi, 24.04.2024, 15:00 - Mi, 24.04.2024, 17:00 | C 14.102 b Seminarraum
Einzeltermin | Mo, 17.06.2024, 15:00 - Mo, 17.06.2024, 17:00 | C 14.103 Seminarraum

Inhalt: Im Kolloquium stellen Promovierende, Mitglieder des Instituts und externe Gäste Ihre Forschungsvorhaben vor.

Probabilistic Modelling (Vorlesung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Donnerstag | 08:15 - 09:45 | 02.04.2024 - 18.04.2024 | C 6.316 Seminarraum
wöchentlich | Donnerstag | 10:15 - 11:45 | 25.04.2024 - 05.07.2024 | C 6.316 Seminarraum

Inhalt: The module discusses advanced concepts of probabilistic modelling and machine learning. We will focus on Bayesian statistics (graphical models, belief networks, multi-level models, Monte Carlo sampling approaches, and tools). During the course students choose one scientific article and strive to implement and estimate the probabilistic models described.

DATAx: Fortgeschrittene Konzepte der Programmierung (Seminar)

Dozent/in: Burkhardt Funk, Jonas Scharfenberger

Termin:
 wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 9.102 Seminarraum
wöchentlich | Mittwoch | 12:15 - 13:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 12.006 Seminarraum

Inhalt: Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung und einer begleitenden Übung. Im Laufe des Semesters werden verschiedene 2D-Spiele (z.B. Tic-Tac-Toe, Pong, Flappy Bird oder Super Mario) implementiert und weiterführende Konzepte der Programmierung in Python werden praxisnah behandelt. Zu den Konzepten zählen unter anderem: * Grundlegende Ansätze der Programmierung (Debugging, Testing, Coding Guidelines, Entwicklungsprozess, Versionsverwaltung) * Vertiefung Datenstrukturen und Funktionskonzept in Python * Objektorientierte Programmierung * Algorithmen Die Veranstaltung hat einen hohen praktischen Anteil. Zum Abschluss des Kurses soll ein Softwareprojekt in Python umgesetzt werden.

Mathematik I: Lineare Algebra - Übung B (Übung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 16:15 - 17:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 12.006 Seminarraum | .

Inhalt: Grundlagen: - Aussagenlogik - Aufbau des Zahlensystems - Beweistechniken, insbesondere Induktionsprinzip - Abbildungen Lineare Algebra: - Vektorräume - Lineare Abbildungen - Matrizen - Gleichungssysteme - Determinanten - Eigenwerte

Maschinelles Lernen und das Quantified Self (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Burkhardt Funk

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 13:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 6.321 Seminarraum
14-täglich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 02.04.2024 - 05.07.2024 | C 6.321 Seminarraum

Inhalt: Unter dem Begriff Quantified Self vermessen Menschen ihre Aktivitäten, ihre physiologischen und psychischen Eigenschaften sowie ihren sozialen Kontext. Dazu werden u.a. Daten genutzt, die mit Hilfe von Smartphones und Wearables erhoben werden. In der Veranstaltung werden wir das Phänomen Quantified Self und die methodischen Grundlagen zur Erhebung und Analyse von Sensordaten behandeln. Nach einer einführenden Vorlesungsreihe werden Sie ein selbst gewähltes Projekt durchführen, in dem Sie die zuvor erlernten Kenntnisse anwenden und ausbauen. In den bisherigen Kursen haben Studierende mit Hilfe von Sensordaten z.B. an folgenden Projekten gearbeitet: Erkennung von Oberflächen, auf denen eine Person geht; Erkennung von Fußballtricks, die ein Spieler ausführt; Bestimmung von Sitzhaltungen; Erklärung des Blutzuckerspiegels aufgrund körperlicher Aktivität; Personenidentifikation anhand von Sprachaufnahmen. It'll be fun! Unser Buch (Hoogendoorn & Funk 2018) Machine Learning for the Quantified Self dient als inhaltliche Grundlage des Kurses.