Teaching
Target audience
As part of the Department for Computer Science and Applied Cognitive Science, we regularly offer courses for students of Applied Computer Science, Komedia, and ISE on a bachelor and master level. Please note that most of our courses are held in German.
Additional information
Summer semester 2019
Lecture: Recommender Systems
This course introduces the most important techniques used for recommendation generation. In addition to that, cognitive aspects with regard to online consumer decision making are discussed as well as methods for empirically evaluating the quality of recommenders.
Seminar: Mobile Health Promotion
This seminar is a discussion of research trends, application, tools, and techniques of ubiquitous computing and affective computing in the area of health promotion.
Student project: Interaktive spielerische Elemente für Messeauftritte
Dieses Praxisprojekt wird sich mit dem Entwurf von innovativen Messekonzepten beschäftigen, die Inhalte mit Hilfe von NFC-Tokens kreativ und interaktiv an den Besucher vermitteln.
Open subjects for student theses (bachelor's/master's)
The following thesis subjects are currently available. However, students are also invited to make suggestions. Please make sure to read our guidelines for writing a thesis before applying for a topic.
- An Interruptibility Decision Maker for Mobile Health Applications (Bachelor or Master Informatik/Komedia).
- Auswahlbasierte Präferenzerhebung auf Basis von Deep Learning (Bachelor or Master Informatik/Komedia).
- Automatisierte Optimierung der Empfehlungspräsentation mithilfe genetischer Algorithmen (Master Informatik/Komedia).
- Ein Vorhersagemodell zur Nutzung von Empfehlungs- und Filtermechanismen (Master Informatik/Komedia).
- Eine interaktive Visualisierung argumentativer Erklärungen von Empfehlungen (Master Informatik/Komedia).
- Einsatz von Social-Media-Profilen zur Behandlung des Kaltstartproblems in Empfehlungssystemen (Bachelor Informatik).
- Entwicklung eines Fragebogens für interaktive Empfehlungssysteme (Master Komedia).
- Evaluation einer auswahlbasierten Präferenzerhebungsmethode (Bachelor Informatik/Komedia).
- Implementierung und Evaluation tag-basierter Erklärungen für Empfehlungssysteme basierend auf Matrixfaktorisierung (Bachelor or Master Informatik/Komedia).
- Interaktive Empfehlungsgenerierung mit Hilfe von aus User Reviews extrahierten Tags (Master Informatik/Komedia).
- Meta-Learning for Next-Song Recommendations (Master Informatik/Komedia).
- Opening the Black Box: Increasing Intelligibility of Recommendations via Explainable AI Techniques (Master Informatik/Komedia).
- Tell Me Who You Are and I Tell You What You Like: Untersuchung des Zusammenhangs von Nutzereigenschaften und latenten Faktoren in Empfehlungssystemen (Bachelor Informatik/Komedia).