Labor Qualitative Datenanalyse

Die Formale Begriffsanalyse ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, mit dem Daten auf Zusammenhänge und Struktur analysiert werden können. Die Daten werden dabei so geclustert, dass sie dem menschlichen Denken in Begriffen und Begriffshierarchien entsprechen. Im Praktikum werden die in der Vorlesung Begriffliche Datenanalyse vermittelten Konzepte in die Praxis umgesetzt:

Implementierung von unüberwachten Cluster-Verfahren
Umgang mit verschiedenen Features und ihren Datentypen
Analyse von Wikipedia-Kategorien
Analyse des Datensatzgenerators von Wikidata

Die Materialien zur Veranstaltung und Ankündigungen (Terminänderungen etc.) finden Sie demnächst im Moodlekurs zur Vorlesung.

Hinweise:

Das Labor Qualitative Datenanalyse findet in Clojure[1] statt. Clojure ist eine funktionale dynamische general-purpose Programmiersprache, die auf der JVM (Java Virtual Machine) läuft.

Wir gehen nicht davon aus, dass Sie bereits Erfahrung mit Clojure haben.

Das Fachgebiet Wissensverarbeitung bietet aus diesem Grund einen (optionalen) Einführungskurs in Clojure an.

Bei Fragen können Sie sich gerne an uns wenden.

Falls Sie sich vorweg bereits ein wenig mit Clojure beschäftigen möchten (Sie müssen nicht), hier eine Liste mit guten Ressourcen:

– Die Learn Clojure Einführung auf der Clojure Website: https://clojure.org/guides/learn/syntax

– Der Clojure for the Brave and True online Kurs zum Buch: https://www.braveclojure.com/foreword/

– Die Grundprinzipien von Clojure (i.e., Warum Clojure?): https://clojure.org/about/rationale

– Talks[2,3] von Rich Hickey[4] (dem Erfinder von Clojure), insbesondere:

1) Clojure, Made Simple: https://www.youtube.com/watch?v=VSdnJDO-xdg

2) Are We There Yet?: http://www.infoq.com/presentations/Are-We-There-Yet-Rich-Hickey

– Die community resources sammlung auf der Clojure Website: https://clojure.org/community/resources

[1] https://clojure.org/

[2] https://github.com/matthiasn/talk-transcripts/tree/master/Hickey_Rich

[3] https://changelog.com/posts/rich-hickeys-greatest-hits

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Rich_Hickey

Veranstaltungstermine:

Der Termin wird in der ersten Vorlesung Begriffliche Datenanalyse bekannt gegeben.

Angesprochener Hörer*innenkreis:

Informatik Master Vorkenntnisse: Informatik Bachelor

Umfang:

6 Cr.

Leistungsnachweis:

Bearbeitung der Praktikumsaufgaben mit mündlichem Prüfungsgespräch (insgesamt ca. 45 min).

Voraussetzung:

Kenntnis der Inhalte der Vorlesung Begriffliche Datenanalyse

Veranstalter:

Prof. Dr. Gerd Stumme, Dr. Tom Hanika

Literatur:

siehe Vorlesung Begriffliche Datenanalyse.