Christophe Quignon erhält ITCO Absolventenpreis
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Johannes Wicht (MA AI Präsentation): Entwicklung eines Systems zur Erkennung von Eskalationen in der Assist-Datenbank (in Kooperation mit Siemens)
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Matthias Linhardt (MA CiTH Präsentation): Konzeption und exemplarische Ausführung eines
Assistenzsystems für ein Content-Management-System (in Kooperation mit docufy)
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Michael Siebers: (Goal-dependent) Conditional Annulling of Actions in Automated Planning
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Lukas Berle (BA Präsentation, Projekt EMN-Moves): Matching natural language activity descriptions by using self-expanding ontologies -- An application to support mobility of elderly people
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22.10.12
Im Oktober ist das ESF-finanzierte Projekt "Alumnae-Tracking" gestartet.
Ziel des Projekts ist die Analyse von Bildungs- und Berufsverläufen der Absolventen der Informatik im Gendervergleich.
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Kognitionswissenschaftler tagen in Bamberg
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Ein Computersystem wird als intelligentes System bezeichnet, wenn es Probleme lösen kann, die bislang nur von Menschen lösbar waren. Ein System heißt kognitiv, wenn es Funktionen wie Wahrnehmen und Erkennen, Lernen, Problemlösen, Schlußfolgern, Verarbeitung natürlicher Sprache auf eine Art realisiert, die auf ähnlichen Strukturen und Prozessen basiert wie bei einem menschlichen Informationsverarbeiter. Auch bei anderen intelligenten Systemen können kognitive Prinzipien eingesetzt werden, um die Mensch-Maschine-Interaktion in einer für menschliche Systemnutzer adäquaten Weise zu realisieren.
Im Fach "Kognitive Systeme" werden Methoden, Techniken und Werkzeuge zum Entwurf, zur Implementation und Analyse intelligenter Systeme, die auf kognitiven Prinzipien beruhen, behandelt. Zudem werden exemplarisch verschiedene Anwendungsgebiete Kognitiver Systeme aufgezeigt. In den Lehrveranstaltungen im Bereich Kognitive Systeme werden sowohl informatische Ansätze und Methoden als auch psychologische Theorien und empirisches Arbeiten vermittelt.
Zu den informatischen Ansätzen gehört die Anwendung formaler Methoden aus dem Bereich der theoretischen Informatik zur Beschreibung und Analyse von Problemen und Algorithmen (Komplexität, Lernbarkeit) sowie die Beherrschung von Programmiersprachen und grundlegenden Algorithmen zur Umsetzung von auf kognitiven Prinzipien basierenden Algorithmen in lauffähige Systeme. Empirische Techniken werden sowohl benutzt um Hypothesen über spezifische Charakteristika menschlicher Informationsverarbeitung zu prüfen, als auch um implementierte Systeme auf ihre Nutzbarkeit hin zu evaluieren.