Viele Persönlichkeiten. Zwei Standorte. Eine BO.

Angewandte Informatik

Maschinelles Lernen in der Arbeitsgruppe
Prof. Dr. Jörg Frochte

Herzlich willkommen auf den Seiten der AG Angewandte Informatik unter Leitung von Prof. Dr. Jörg Frochte. Die Arbeitsgruppe ist dem Fachbereich Elektrotechnik und Informatik zugeordnet und primär am Campus Velbert/Heiligenhaus tätig. Der Fokus unserer Tätigkeit in Lehre und Forschung liegt auf den beiden Themen

  • Maschinelles Lernen und Data Mining
  • Modellbildung und Simulation

Im Feld des maschinellen Lernen und Data Minings ist die Arbeitsgruppe in der Bergische Innovationsplattform für Künstliche Intelligenz aktive und u.a. mit Wissenschaftlern von der Bergischen Universität Wuppertal im Rahmen des interdisziplinären Zentrums „Machine Learning and Data Analytics“ vernetzt. Daneben pflegen wir Kooperationen mit Kollegen aus Weimar, Leipzig, Lemgo, Wellington (Neuseeland) ...

Mitglieder der Arbeitsgruppe

Prof. Dr. Jörg FrochteAna Belén Martínez Torres    

Raum: 2.43

Tel.: +49 (0)2056 5848-16711

Raum: 2.40

Tel.: +49 (0)2056 5848-16741

   

Anschrift

Hochschule Bochum
Campus Velbert/Heiligenhaus
AG Angewandte Informatik
Kettwiger Str. 20
42579 Heiligenhaus

Forschung

Themengebiete

Die Arbeitsgruppe ist bisher aktiv in den Bereichen:

  • Simulation Data Mining: Anwendung von Data Mining auf Datenbestände aus Simulationen
  • Educational Data Mining: Anwendung von Data Minning auf Lern- und Prüfungsdaten
  • Maschinelles Lernen im Bereich autonomer Roboter in Kooperation mit dem Kollegen M. Schmidt
  • Maschinelles Lernen und AI im Bereich Computer-Spiele und virtuellen Umgebungen

Wir sind darüber hinaus immer offen für neue spannende Anwendungen im Umfeld des maschinellen Lernens.


F&E-Projekte

Aktuelle Arbeiten und Vorhaben

Aktuell arbeiten wir im Bereich „maschinelles Lernen“ an den beiden folgenden Themen:

  • Learning of Ill-Posed Problems
  • Learning on Vertically Partitioned Data

Weitere Informationen finden Sie auf der  englischen Webseite und unter Publikationen.

DIBS- Data Mining zur Beratung von Studierenden (2015-2016)

DIBS (Data MIning zur Beratung von Studierenden) ist ein amerikanischer Slang-Ausdruck und könnte wohl im Deutschen am besten mit "Erster!" als Ausruf übersetzt werden. In diesem Sinne geht es darum Ansätze zuverwirklichen, die es ermöglichen Gefahren für einen Studienabbruch frühzeitig zu erkennen. Durchgeführt wurde hierzu eine erste Studie unter besondern Berücksichtigungen des Datenschutzes und der Datensicherheit in lernen Systemen und Verfahren. Das Projekt wurde gefördert durch das Land NRW.

SimCloud (2012-2015)

SimCloud ist ein durch das BMBF unterstütztes Projekt zur Integration einer Finiten Element Simulation in eine Cloud Architektur. Ziel ist in einen Prototyp einen durchgängigen Workflow für eine Cloud-basierte FEM-Anwendung zu realisieren. Wesentlich hierbei sind die Aspekte Sicherheit und Benutzerunterstützung. Bei der Verteilung auf hetrogene Strukturen machten wir intensive Verwendung von maschinellen Lerntechniken. Das Projekt wurde gefördert durch das BMBF.


Publikationen

Textbook:

  • Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python 
    published by the Hanser Fachbuchverlag, Aug. 2018;  ISBN-10: 3446446656; ISBN-13: 978-3446446656; 406 Pages
  • Finite-Elemente-Methode: Eine praxisbezogene Einführung mit GNU Octave/MATLAB 
    published by the Hanser Fachbuchverlag, Oct. 2016;  ISBN-10: 3446452915; ISBN-13: 978-3446452916; 320 Pages

The papers below are all peer-reviewed publications:

  • Seamless Integration of Machine Learning Contents in Mechatronics Curricula
    joint work with Markus Lemmen and Marco Schmidt to be published in the Proceedings of the IEEE
    19th International Conference on Research and Education in Mechatronics (REM 2018)
    , June 2018 in Delft, Netherlands
  • Success Prediction System for Student Counseling Using Data Mining joint work with Irina Bernst accepted for publication in the Proceedings of the International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval, November 2016
  • A Case Study on FMU as Co-Simulation Exchange Format for FEM Models 
    joint work with Christof Kaufmann accepted for publication in the Proceedings of the International Conference on Applied Computing 2016 (Mannheim, Co-Organized by the University of Mannheim), October 2016
  • On learning assistance systems for numerical simulation 
    joint work with Irina Bernst and Christof Kaufmann published in IJCSIS 11.1 (2016), S. 115–133. ISSN: 1646-3692. BibTex, PrePrint version (pdf)

  • Learning Load Balancing for Simulation in Heterogeneous Systems 
    joint work with Irina Bernst and Christof Kaufmann published in the Proceedings of the 12th International Conference on Applied Computing 2015 (Greater Dublin, Ireland), ISBN -  978-989-8533-45-6 pages 121 - 128, BibTex, PrePrint version (pdf)

  • Influence of Plant Model Variants for the Automatic Optimisation of Control Parameters 
    joint work with Patrick Bouillon and Markus Lemmen published in in the Proceedings of the 16th International Conference on Research and Education in Mechatronics (Bochum, Germany), ISBN - 978-3-945728-01-7; pages 80-87 BibTex, PrePrint version (pdf)

  • Simulation- and Web-Based E-Learning in Engineering - Open Source Architecture and Didactic Issues - 
    joint work with Patrick Bouillon published in in the Proceedings of the 16th International Conference on Research and Education in Mechatronics (Bochum, Germany), ISBN - 978-3-945728-01-7; pages 127-134 BibTex, PrePrint version (pdf)

  • An Approach For Secure Cloud Computing for FEM Simulation
    joint work with Christof Kaufmann and Patrick Bouillon;
    published in the Proceedings of the IADIS International Conference on Applied Computing 2014; ISBN - 978-989-8533-25-8; pages 234-239, PrePrint version ( pdf)

  • An Approach for Load Balancing for Simulation in Heterogeneous Distributed Systems using Simulation Data Mining
    joint work with Irina Bernst, Patrick Bouillon and Christof Kaufmann;
    published in the Proceedings of the IADIS International Conference on Applied Computing 2014; ISBN - 978-989-8533-25-8; pages 254-259 PrePrint version ( pdf)

  • Learning Overlap Optimization for Domain Decomposition Methods
    joint work with  Steven Burrows,  Benno Stein, Michael Völske and Ana Belén Martínez Torres;
    accepted for publishing at the 17th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ( PAKDD 2013)

  • Simulation Data Mining for Supporting Bridge Design.
    joint work with   Steven Burrows,   Benno Stein, David Wiesner and Katja Müller.
    published in Proc. Australasian Data Mining Conference (AusDM 11), Ballarat, Australia; pages 71-79, December 2011. ACM. ISBN 978-1-921770-02-9
      BibTex, PrePrint version (  pdf),   AusDM Online Version
  • Evaluation and Adaptation of Techniques for Higher Index DAE with Respect to Real-Time Simulation
    ASIM 2011 Proceedings, September 2011, Winterthur (Switzerland)
    ISBN/ISSN: 978-3-899677331 (print-version), 978-3-905745443(CD)
      BibTex, PrePrint version (  pdf)
  • A numerical Method for a Nonlinear Spatial Population Model with a Continuous Delay
    International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2010
    AIP Conference Proceedings 1281; ISBN 978-0-7354-0834-0
      BibTex, PrePrint version (  pdf),   AIP Online Version
  • An Adaptive Higher Order Method in Time for Partial Integro-Differential Equations
    International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics 2008
    AIP Conference Proceedings 1048; ISBN 978-0-7354-0576-9
      BibTex, PrePrint version (  pdf),   AIP Online Version
  • A third order method for Convection-Diffusion Equations with a Delay term
    Numerical mathematics and advanced applications.
    Proceedings of ENUMATH 2007
    Springer (2008). ISBN-10: 3540697764
      BibTex, PrePrint version (  pdf),   Springer Online Version
  • An adaptive operator splitting of higher order for the Navier-Stokes equations
    joint work with  Wilhelm Heinrichs
    Numerical mathematics and advanced applications.
    Proceedings of ENUMATH 2005
    Springer. pp. 871-879 (2006). ISBN 3-540-34287-7
      BibTex, PrePrint Version (  pdf),   Springer Online Version

Lehre

Lehrveranstaltung

Mitglieder der Arbeitsgruppe betreuen folgende Lehrveranstaltungen an der Hochschule Bochum am Campus Velbert/Heiligenhaus. Die Namen entsprechender der neuen PO, die ab WS 2015/16 gilt. Eine internationale Webseite hierzu finden Sie  hier.

Bachelor-Studiengänge 

Passwort und Login für die Unterlagen werden jeweils in der Veranstaltung bekanntgeben. 

"Maschinelles Lernen & Data Mining" kann auch in den Studiengängen der Informatik (Campus Bochum)Wahlmodul am CVH belegt werden.

Master-Studiengang

Im Rahmen des Master-Studiengangs Mechatronik und Informationstechnologie am CVH werden die folgenden Veranstaltungen angeboten


Bachelor- und Masterarbeiten

Abgeschlossene Abschlussarbeiten in der Arbeitsgruppe

  • 2018 - H. Richter : Bachelorarbeit mit dem Thema "Informationsextraktion aus Ausweisdokumenten mittels Deep Neural Networks"
  • 2017 - P. Bouillon: Masterarbeit mit dem Thema "Simulation-Based Pretraining for a Multilevel Reinforcement Learning on Mobile RobotsWork in Progress"
  • 2017 - Tobias S. Fischer: Bachelorarbeit mit dem Thema "Nonintrusive Load Monitoring -- Erkennung von Finite State Machines mittels Sequential Pattern Mining"
  • 2016 - J. Beran: Masterarbeit mit den Thema: "Vergleich verschiedener Ansätze für lernende Agenten in strategischen Planspielen"
  • 2015 - T. E. Preuß: Bachelorarbeit mit dem Thema: "Training eines Saugroboters in einer virtuellen Umgebung"
  • 2015 - O. P. Müller : Masterarbeit mit dem Thema: "Klassifikation von Handgesten in drei Dimensionen mittels maschinellen Lernens"
  • 2015 - J. Dambacher: externe Bachelorarbeit
  • 2014 - P. Bouillon: Bachelorarbeit mit dem Thema: "Training eines humanoiden Roboters durch maschinelles Lernen"
  • 2014 - D. Cziesla: Bachelorarbeit mit dem Thema: "3D Visualisierung technischer Daten in Webapplikationen"

Interesse an einer Abschlussarbeit in der angew. Informatik?

Wenn Sie als Studierender der Hochschule Bochum darüber nachdenken bei mir eine Bachelor- oder Masterthesis zu schreiben können Sie sich auf den Seiten Projekte und Abschlussarbeiten, Forschung und Entwicklung, sowie Publikationen über die Schwerpunkte der Arbeitsgruppe informieren. Generell gilt meiner Erfahrung nach: Wenn Sie mit einer eigenen Idee kommen oder wir gemeinsam ein Thema finden, dass Sie wirklich interessiert, werden die Ergebnisse im Allgemeinen gut sein. Wenn ihr Thema also in den Themengebieten auf diesen Seiten nicht vorkommt, lassen Sie sich dadurch zunächst nicht abschrecken, sondern präsentieren Sie ihre Idee einfach einmal.

Bzgl. der Form gelten i.W. die gleichen Hinweise wie unten für die Hausarbeiten. Wenn Sie unsicher sind sprechen Sie die offenen Fragen am besten direkt zu beginn der Arbeit an.


KIS-, Software- und Entwicklunsprojekte

Die Arbeitsgruppe bietet regelmäßig die Optiona an im Umfeld des eigenen Themenschwerpunktes KIS-, Software- und Entwicklunsprojekte durchzuführen. Themenvorschläge unsererseits hängen regelmäßig in den Schaukästen. Sie dürfen aber natürlich auch gerne mit eigenen Ideen kommen.

Studierende der Informatik vom Standort Bochum mit Interesse am maschinellen Lernen bzw. angewandter KI sind für ihre Software-Projekte etc. natürlich auch willkommen.


Hausarbeiten und Berichte

Sie finden hier eine grobe Orientierung zum Verfassen einer Abschluss- oder Hausarbeit. Einmal als pdf und zum anderen auch eine komplette  LaTeX-Vorlage (zip).

Bitte betrachten Sie dieses Beispiel lediglich als eine Orientierungshilfe. Es soll Ihnen einen Eindruck vermitteln wie eine Arbeit typischerweise aufgebaut ist und welche klassischen Fehler (s. z.B. Hinweis zum Umgang mit Quellen und Zitaten unten auf der Seite)man vermeiden sollte. Auch die Grundlagen müssen nicht immer Grundlagen heißen, sondern können als Überschrift auf die Arbeit hin abgewandelt werden.

Natürlich müssen Sie nicht LaTeX verwenden. Wer Word oder LibreOffice einsetzen möchte kann sich einfach dem pdf oben orientieren.Wer LaTeX unter Windows verwenden möchte, dem empfehle ich MiKTeX ( http://miktex.org/).

Bitte beachten Sie, dass Form und Zitattechnik wichtige Dinge in solchen Ausarbeitungen sind und sich auch in der Note niederschlagen. Nehmen Sie sich die Hinweise zu Herzen.