Institut für Informatik

Durchgeführt als seminaristische Ringvorlesung der Partner der ITmitte.de Community

Die Veranstaltung findet alle zwei Wochen statt. Die Auftaktveranstaltung findet für alle Studenten am 18.04.2018 statt. Im Rahmen dieser Auftaktveranstaltung werden die Praxisthemen und Praxispartner vorgestellt. Eine Einschreibung ist bis zum 10.04. über AlmaWeb möglich. 

Ansprechpartner für Studenten:

• Prof. Dr. Martin Bogdan, Studiendekan
• Franziska Güttler, Studienfachberaterin Informatik

Ansprechpartner für Firmen:

• Viet Than

Einschreibung

Hintergrund

Machine Learning oder auch Artificial Intelligence ist die Entwicklung der nächsten Jahre. Im Grunde genommen ist es nicht mehr als eine Software, die eigenständig aus Daten lernt, Muster erkennt und bestimmte Vorhersagen trifft. Die Einsatzgebiete und das Potenzial Künstlicher Intelligenz sind dennoch im Grunde genommen unbegrenzt. Machine Learning ist insbesondere dort vom Vorteil, wo Entscheidungen automatisiert getroffen werden müssen und diese von vielen Daten abhängig sind.

Microsoft Azure bietet die Möglichkeit, auf der Azure AI Gallery auf Machine Learning APIs zuzugreifen und diese in eigene Software- oder App-Anwendungen zu implementieren.

Aufgabenstellung

• Recherche zum aktuellen Stand der Technik
• Beschreibung von Vor- und Nachteilen bzgl. der Nutzung von Machine Learning APIs
• Test der Machine Learning APIs von Microsoft
• Überführung in ein Praxisbeispiel zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten an Oberleitungen im Schienenverkehr mit Hilfe einer Bilderkennungs-API
• Einordnung und Präsentation der Ergebnisse

Unternehmen und Hintergrund

Die forcont business technology gmbh ist ein Leipziger Softwarehaus, welches Produkte, Lösungen und Dienstleistungen zur Steuerung dokumentenlastiger Geschäftsprozesse anbietet. Die Produkte „forpeople“, „forcontract“ und „forshare“ kann der Endkunde als Lizenz erwerben und auf seinen Systemen installieren und betreiben, oder er mietet die Produkte als SaaS (Software as a Service) –Lösung in der Cloud. Die Endkunden der forcont sind (derzeit) ausschließlich Geschäftskunden.

Motivation und Ziel

Deep Learning ist aktuell eines der aktivsten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. Doch während in der Forschung seit einigen Jahren erstaunliche Erkenntnisse gewonnen werden, ist die Umsetzung des neuen Wissens in der Wirtschaft noch in einem frühen Stadium.

Die Studenten sollen lernen, aktuelle Deep Learning-Bibliotheken wie Keras und Tensorflow in Python einzusetzen, um neuronale Netze zu trainieren und die Ergebnisse auszuwerten.

Ein ausreichend großer Datensatz mit einigen Millionen Trainingselementen wird zur Verfügung gestellt.

Die Aufgabe der Studenten ist, einen großen Datensatz aus kurzen Texten zu klassifizieren. Die Resultate tragen dazu bei, textgetriebende Prozesse in den Anwendungen der forcont business technology GmbH innovativer zu gestalten.

Ziel der Forcont ist, als Softwarehaus durch den Einsatz von Deep Learning die bestehenden Dokumentenprozesse zu verbessern und neue, innovative Prozesse und Anwendungen für ihre Kunden anbieten zu können.

Aufgaben

• Datenaufbereitung für Training mit einem vorgegebenen Datensatz
• Trainieren von künstlichen neuronalen Netzen
• Evaluierung von verschiedenen Netzarchitekturen
• Hyperparametertuning
• Auswertung der Ergebnisse mittels Tensorboard/Matplotlib
• Verwendung der Resultate zur Klassifizierung unbekannter Texte

Umsetzung

• Python 3.6
• Keras auf Basis von Tensorflow
• Training auf GPU-Server der Forcont

Weiterführende Information

• forcont: www.forcont.de
• Keras: keras.io
• Tensorflow: www.tensorflow.org

Aufgaben

• Abstimmung der zu erreichenden Ziele (Optimierungsvorschläge und Vorhersagen) mit dem Product Owner
• Analyse der vorhandenen Daten hinsichtlich Qualität und Integrität
• Aufbereitung der Daten
• Identifizierung geeigneter Features
• Erstellen von einem oder mehreren Modellen als PoC zur Annäherung an die definierten Ziele
• Kontinuierliche Optimierung der Daten, Features und Modelle
• Evaluierung von Technologien und Techniken welche sich in den COMPAREX Development-Lifecycle (Quality Gates, CI/CD Pipeline, ALM-Platform) integrieren

Voraussetzungen

• gute bis sehr gute Kenntnisse in Python
• gute bis sehr gute Kenntnisse in SQL
• idealerweise Erfahrungen im Umgang mit Daten im JSON-Format
• Grundlegendes Verständnis der verschiedenen Ansätze von Machine Learning (supervised, unsupervised learning)
• Grundlegende Kenntnisse in der Auswahl, Anwendung und Optimierung von statistischen Methoden wie Clustering, Regression, Classification etc.
• Gutes Verständnis über moderne und agile Entwicklungsmethoden und -praktiken wie SCRUM, KANBAN, CI/CD, Clean Code Development, TDD etc.

Cortana möchte uns bei unseren täglichen Aufgaben helfen. Amazon macht massive Werbung für Alexa, Google drängt uns nicht mehr auf die Hilfe des Assistenten zu verzichten. Samsung vermarktet seine Geräte der neusten Generation als „intelligenter als je zuvor“ dank der Spracherkennungs-App Bixby.

Als Studierende als dem Umfeld der Informationstechnik habt Ihr euch sicher schon gefragt: Was ist dran? Was steckt dahinter? Wie kann man so etwas selbst programmieren?

Smart Commerce möchte euch die Möglichkeit bieten euch diesen Fragen zu stellen und erste praktische Erfahrungen in diesem Umfeld zu sammeln. Eure Aufgabe wird es sein eine Sprachschnitt-stelle zu entwerfen die mit einen marktüblichen eCommerce System kommuniziert und es so ermöglicht Artikel per Sprachbefehl zu finden, diese zu bestellen und euch die bereits getätigten Bestellungen anzusehen. Erfahrene Praktiker werden euch begleiten und euch bei euren ersten Versuchen mit Rat und Tat zu Seite stehen. Euch erwartet der Einblick in den Alltag eines Unternehmens das sich der Integration von eCommerce System gewidmet hat und auch mit eurer Unterstützung ein weiteres Handlungsfeld erschließen wird.

Ihr seit Studenten die das Wissen das ihr mit einem Bachelor Abschluss erworben habt in der Praxis anwenden möchten. Voraussetzung ist es, dass ihr schon gelernt habt mit JavaScript und/oder Java zu programmieren. Wenn Ihr euch für eCommerce interessiert und eventuell schon einige Vorkenntnisse in maschinellem Lernen habt seid Ihr der ideale Kandidat.

In zirka 150 Stunden erstellt Ihr den Entwurf der Sprachsteuerung. Smart Commerce stellt euch neben erfahren Betreuern die praktischen Hilfsmittel zur Verfügung die notwendig sind euren Entwurf in einem funktionierenden Prototypen umzusetzen. Zum Abschluss erstellt ihr einen Bericht und stellt eure Ergebnisse dem Team von Smart Commerce vor.

Habt Ihr nach Abschluss eurer Arbeit Spaß an der Aufgabe gefunden, könnt ihr diesen in Praktika, einer Masterarbeit oder auch als Mitarbeiter von Smart Commerce weiter vertiefen.

Ihr findet diese Aufgabe auch online unter https://www.smartcommerce.biz/aufgaben/rv-sprachschnittstellen.html