Home | english  | Impressum | Datenschutz | Sitemap | KIT

Knowledge Discovery and Data Mining

Knowledge Discovery and Data Mining
Typ: Seminar / Praktikum (S/P)
Semester: SS 2016
Zeit: 21.04.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


28.04.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

12.05.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

19.05.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

02.06.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

09.06.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

16.06.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

23.06.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

30.06.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

07.07.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

14.07.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

21.07.2016
17:30 - 19:00 wöchentlich
11.40 Raum 202 11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


Dozent: Andreas Thalhammer
Prof. Dr. York Sure-Vetter
Prof.Dr. Rudi Studer
Aditya Mogadala
Dr.Rer.Nat. Achim Rettinger
SWS: 3
LVNr.: 2512300
Bemerkungen

Die genauen Termine und Informationen zur Anmeldung werden auf der Veranstaltungsseite bekannt gegeben.

Beschreibung

Das diesjährige Knowledge Discovery Seminar befasst sich mit dem IBM Question Answering (Q&A) System “Watson”. Als akademischer Partner von IBM Watson, haben wir die einmalige Gelegenheit, aufbauend auf dem IBM Watson System, Applikationen zu entwickeln. Teilnehmende Studenten erhalten Zugang zu der Q&A API von IBM Watson um eigene Q&A Anwendungen zu trainieren und zu testen. Die Anwendungsdomäne fokussiert sich auf medizinische Texte, ist aber nicht auf diese ausschließend begrenzt.

Weitere Informationen unter:

https://www.youtube.com/watch?v=OY16Nx8_rg4

https://www.youtube.com/watch?v=3pN363D7Zag

https://www.youtube.com/channel/UCc63BeE_7P21xwnnJ-bjNNQ

LiteraturhinweiseDetaillierte Referenzen werden zusammen mit den jeweiligen
Themen angegeben. Allgemeine Hintergrundinformationen ergeben sich z.B.
aus den folgenden Lehrbüchern:

Mitchell, T.; Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
Cook, D.J. and Holder, L.B. (Editors) Mining Graph Data, ISBN:
0-471-73190-0, Wiley,
Manning, C. and Schütze, H.; Foundations of Statistical NLP, MIT Press,
1999.