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Liebe Studierende,
um die Ausbreitung des Coronavirus zu verlangsamen und uns alle zu schützen, ist der Beginn der Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2020 verschoben. Der Lehrbetrieb in Präsenzform wird mit sofortiger Wirkung ohne Ausnahme eingestellt. Die Lehr- und Arbeitsräume für Studierende sind geschlossen. Detaillierte Hinweise entnehmen Sie bitte unserer Corona-Website: www.uni-weimar.de/coronavirus
Wir freuen uns, Ihnen natürlich weiterhin die Online-Serviceangebote des bison-Portals zur Verfügung stellen zu können. Auch möchten wir Sie darauf hinweisen, dass enorme Anstrengungen unternommen werden, um die Lernplattform moodle für online-Angebote auszubauen.
Bitte folgen Sie in Ihrem eigenen Interesse und dem anderer Menschen den Anweisungen und Hinweisen von Land, Stadt und Universität. Schützen Sie sich und andere und bleiben Sie gesund! Wir freuen uns auf Sie, sobald der Semesterbetrieb wieder aufgenommen werden kann.
Ihre Nachfragen erreichen uns gern über studium@uni-weimar.de
Ihr Dezernat Studium und Lehre

Ab sofort (27. April 2020) können Sie auf das aktualisierte Veranstaltungsverzeichnis des Sommersemesters 2020 zugreifen.

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SoSe 2020

Search-Based Software Engineering - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 4449114 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2016/17 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Sprache deutsch/englisch


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Siegmund, Norbert, Prof., Dr.-Ing.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 15
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 15
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät Medien
Medieninformatik allgemein
Medieninformatik
Inhalt
Beschreibung

Die Studierenden werden im Projekt Methoden des maschinellen Lernens auf Probleme im Bereich des Software Engineerings anwenden. Dabei werden sowohl neuartige Techniken, wie z.B. Deep Learning, als auch klassische Methoden, wie random forests, logistic regression, etc. eingesetzt, um aktuelle Probleme im Bereich der Softwareentwicklung und Wartung zu beheben.

 

Ausgewählte Problemfelder:

-      Automatisches Generieren von Tests

-      Automatisches Fixen von Bugs

-      Vorhersage von Merge-Konflikten in Versionsverwaltungssystemen

-      Parametertuning von Robotern und Softwaresystemen

 

Ablauf:

-      Problemfeld wird festgelegt

-      Einarbeitung in das Problemfeld mittels Literaturstudie

-      Erarbeitung eines Konzeptes zum Lösen der Probleme

-      Implementierung des Konzeptes

-      Evaluierung des Konzeptes

-      Schriftliche Ausarbeitung des Projektes

 

Studierende arbeiten an allen Phasen des Projektes, jedoch wird es Phasenverantwortliche geben, die auch eine Abschlusspräsentation für die jeweilige Phase.

 

Vermittelte Kompetenzen:

-      Softskills (Präsentieren, Diskutieren, Teamwork, Schreiben eines wissenschaftlichen Artikels)

-      Vertieftes Wissen im Bereich des Software Engineerings

-      Vertieftes Wissens und Anwendung im Bereich des maschinellen Lernens

engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Search-Based Software Engineering

Bemerkung

Ort und Zeit werden bei der Projektbörse bekannt gegeben / Time and place will be announced at the project fair

Voraussetzungen

Lecture: Introduction to machine learning

Experienced in programming in Python (e.,g. scikit-learn), C++, or Java

Leistungsnachweis

Presentation of project phases, literature analysis, implemented software, written summary of the project

Zielgruppe

M.Sc. Computer Science and Media

M.Sc. Human Computer Interaction


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2016/17 , Aktuelles Semester: SoSe 2020

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