Suchmaschinen ohne künstliche Intelligenz sind heutzutage undenkbar. Welche Suchergebnisse für welchen Benutzer angezeigt werden entscheiden heutzutage Algorithmen auf Basis von Modellen des Maschinellen Lernens. Dabei wird z.B. aus Terrabytes von Log-Daten abgeleitet, welche Suchanfragen zu welchen Suchergebnissen passen und welche Websites ähnliche Inhalte haben. Im Rahmen dieses Fachprojekts soll eine kleine Suchmaschine für mathematische Ausdrücke implementiert werden. Hierbei stehen verschiedene Aspekte im Vordergrund:
Im Fachprojekt erproben die Studierenden, in einer Gruppe ein größeres Software-Projekt umzusetzen. Dabei lernen Sie verschiedene hoch-aktuelle Software-Pakete kennen, unter anderem Docker, Python, pyTorch, Git, Django, etc. Weiterhin werden Grundlagen von Data Mining, künstlicher Intelligenz, maschinellen Lernen und Information Retrieval vermittelt.
Die Studierenden arbeiten selbstständig in Kleingruppen an einem Problem, das mithilfe von maschinellem Lernen gelöst werden soll. Dabei findet zunächst eine Seminarphase statt, um den Studierenden einen Überblick über aktuelle Methoden des maschinellen Lernens und Data Mining zu geben. Anschließend wird in Gruppen an Aspekten des Problems praktisch, unter Verwendung aktueller Techniken und Tools, gearbeitet, um am Ende ein gemeinsames System zu erstellen und zu evaluieren. Die Ergebnisse der Gruppen sollen in einer kurzen Abschlusspräsentation und individuellen Ausarbeitungen vorgestellt werden.
[1] Lukas Pfahler, Jonathan Schill, Katharina Morik, "The Search for Equations -- Learning to Identify Similarities between Mathematical Expressions", Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2019, 2019