Hauptseminar Datenverarbeitung
Dozent: Martin Kleinsteuber
Assistenten:
Zielgruppe: Master
ECTS: 5
Umfang:
Turnus: Wintersemester
Anmeldung: Anmeldung auf Warteliste in TumOnline
Zeit & Ort: Z995 dienstags 15.00 - 16.30
Beginn: erste Vorlesung 13.10.2015

Inhalt

Im Wintersemester 2016/2017 findet kein Hauptseminar Datenverarbeitung statt!

Inhalt:

Im Wintersemester 2015/16 behandeln wir im Hauptseminar alles rund um das Thema “Machine Learning and Computer Security”. Welche Anforderungen haben wir an Verfahren, die automatisiert Malware oder Cyberangriffe detektieren? Was ist der Stand der Technik und in wie weit wird die Methodik des maschinellen Lernens bereits eingesetzt? Wo besteht weiteres Potenzial und wo sind die Grenzen von statistischen Lernverfahren zur Informationsextraktion?

Im Hauptseminar wollen wir uns mit diesen Fragen auseinander setzen und Verfahren des maschinellen Lernens kennen lernen, die bereits in der Computer Security eingesetzt werden. Hilfreich dabei sind Grundlagen aus der Linearen Algebra und der Statistik. Von daher wäre es gut, entsprechendes Interesse bzw. Vorkenntnisse mitzubringen.

In wöchentlichen Redaktionssitzungen werden wir gemeinsam eine Wiki-Seite zu dem Thema erstellen. Regelmäßige Kurzvorträge über neuste Erkenntnisse, sowie Diskussionen in der Gruppe über Art und Tiefe der Darstellung auf der Wiki-Seite werden regelmäßiger Bestandteil dieser Sitzungen sein. Am Ende des Semesters werden wir die Wiki-Seite in einer 45-minütigen Präsentation einem breiteren Publikum vorstellen.

Die Gruppengröße ist auf 12 Teilnehmer begrenzt. Voranmeldungen bitte über die Warteliste in TumOnline tätigen, eine definitive Anmeldung erfolgt dann in der ersten Sitzung am 13.10.2015.

Zielgruppe und Anmeldung

Das Hauptseminar richtet sich an alle Studenten mit abgeschlossenem Vordiplom oder Studenten im Masterstudiengang. Die Hauptaufgabe des Seminares ist, dass die Teilnehmer das Aufbereiten von wissenschaftlichen Informationen und die entsprechende Präsentation der Ergebnisse lernen und üben.