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DELVENEELT

Fortschritte im Data-Mining

Projektlaufzeit 

15. Juni 2017 bis 15. Dezember 2017

Im Projekt einbezogene Länder und Institutionen

1. Deutschland: Hochschule Wismar

2. Deutschland: Steinbeis-Hochschule Berlin

3. Litauen: Klaipeda Universität

4. Litauen: Technische Universität Kaunas

5. Lettland: Zentrum für Bildung und Innovationsforschung 

6. Estland: Tartu Universität, Zentrum für Bildungsinnovation 

Ziel(e) des Projekts 

Das Projekt war eine Kombination aus Forschungsprojekt-Veranstaltungsorganisation.

Das Projekt widmete sich der interdisziplinären Diskussion über Fortschritte im Data Mining.
Die manuelle Extraktion von Mustern aus Daten wird seit Jahrhunderten angewandt. Frühere Methoden zur Identifizierung von Mustern in Daten umfassen Bayes 'Theorem (1763) und Regressionsanalyse (1805). Die Verbreitung, die Ubiquität und der zunehmende Einfluss durch die Computertechnologie, haben die Datenerfassung, die Speicherung und die Manipulationsfähigkeit dramatisch erhöht. Da Datensätze in Größe und Komplexität gewachsen sind, wurde die direkte "Hands-on" -Datenanalyse zunehmend durch indirekte, automatisierte Datenverarbeitung erweitert, unterstützt durch andere Entdeckungen in der Informatik wie neuronale Netze, Clusteranalyse, genetische Algorithmen (1950er Jahre), Entscheidungsbäume und Entscheidungsregeln (1960er Jahre), und unterstützen Vektor-Maschinen (1990er Jahre). Data Mining ist der Prozess der Anwendung dieser Methoden mit der Absicht der Aufdeckung verborgenen Muster in großen Datensätzen. Es überbrückt die Lücke von der angewandten Statistik und der künstlichen Intelligenz (die gewöhnlich den mathematischen Hintergrund liefert), um das Datenbankmanagement zu nutzen, indem die Art und Weise genutzt wird, wie Daten in Datenbanken gespeichert und indiziert werden, um die tatsächlichen Lern- und Entdeckungsalgorithmen effizienter in immer größeren Datensätzen auszuführen.
Derzeit wird Data Mining immer wichtiger, z.B. in der Datenerfassung und Analyse um  Terrorismus zu verhindern/ zu entdecken. Das Thema Data Mining, sowie Ansätze, Methoden, Techniken und Instrumente im Data Mining, werden jedoch nicht ausreichend diskutiert. Das vorgeschlagene Projekt zielte darauf ab, diese Lücke zu füllen und zu den Forschungen über Erkenntnisse im Data Mining beizutragen, indem dieses Feld mit einem interdisziplinären Ansatz erweitert wurde. Das vorgeschlagene Projekt bot die Möglichkeit für Forscher,  auf diesem Gebiet zusammenarbeiten, zusammen zu kommen und ihre Ideen und Interessen auszutauschen.
Das Ziel des vorgeschlagenen Projekts war es weiterhin, die Usability des Data Minings für Bildung, Wirtschaft und Ingenieurwesen zu demonstrieren. Alle Projektpartner verfügten über umfangreiche Erfahrungen und viele Forscher arbeiteten bereits im Bereich Data Mining. Das Projekt ermöglichte die Organisation eines hochwertigen Überprüfungsprozesses, der eine hohe Qualität der Publikationen und eine fruchtbare Diskussion während der Seminare gewährleistete. 
Wissenschaftliche Seminare sollten die weitere Zusammenarbeit und den Technologietransfer innerhalb verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen, zwischen Institutionen in den baltischen Ländern und deutschen Hochschulen im Hochschulbereich, in H2020 und anderen Forschungs- und Projektprogrammen erleichtern. Die kostenlose Registrierung sowie das umfangreiche Werbeprogramm der Seminare sorgten für eine ausreichende Anzahl von Seminarteilnehmern und Hörern.

Zielgruppe des Projektes

Direkt:  Klaipeda Universität, akademische Mitarbeiter und Studenten der Fakultät für Geistes-und Bildungswesen (~40 Personen) und Kaunas University of Technology akademisches Personal (4 Personen); Hochschule Wismar und Studenten der Fakultät für Maschinenbau und des Robert-Schmidt-Institut (ca. 20 Personen) und Abteilung für Elektrotechnik und Informatik, Kommunikations- und Signalverarbeitung (ca. 20 Personen).

Indirekt (Gesellschaftsteil, die indirekt in den Projektaktivitäten einbezogen sind):

- Mitarbeitern (15 Personen) sowie Studierenden (9 PhD und 12 Master Studierende) von Hochschulen
- Mitarbeitern (10 Personen) und Kunden (25 Personen) der IKT-Industrie und Wirtschaft, etc.

Hauptaktivitäten des Projekts und den/die Veranstaltungsort(e) an dem/denen die Aktivitäten im Rahmen des Projekts durchgeführt werden

 

1. Vorläufiger Informationsaustausch über Fortschritte im Data Mining und Diskussion über Data-Mining-Methoden, etc. (Hochschule Wismar, Universität Klaipeda, Zentrum für Bildungs- und Innovationsforschung, Steinbeis Hochschule Berlin, Technische Universität Kaunas und Tartu-Universität

2. Klaipeda Universität, Zentrum für Bildung und Innovation Forschung und Tartu Universität Kurzaufenthalt der Hochschule Wismar. Diskussionen über Fortschritte im Data Mining und Gastvortrag / Seminar (Hochschule Wismar, Deutschland)

3. Modellentwicklung und Datenerfassungsmodul (Klaipeda Universität, Litauen)

4. MItarbeiter von der Hochschule Wismar, Steinbeis Hochschule Berlin, Zentrum für Bildung und Innovation Forschung und Tartu University Mitarbeiter besuchten die Klaipeda University. Gemeinsame Experimente und Gastvortrag / Seminar (Klaipeda Universität, Litauen)

5. Experimentelle Datenverarbeitung und -analyse (Internet-Kommunikation zwischen Hochschule Wismar, Universität Klaipeda, Zentrum für Bildungs- und Innovationsforschung, Steinbeis Hochschule Berlin, Technische Universität Kaunas und Tartu-Universität, Internet-Kommunikation zwischen den Partnern)

6. Vorbereitung und Einreichung der Arbeiten / gemeinsame Veröffentlichung. (Hochschule Wismar, Universität Klaipeda, Zentrum für Bildungs- und Innovationsforschung, Steinbeis Hochschule Berlin, Technische Universität Kaunas und Tartu-Universität, Internet-Kommunikation zwischen den Partnern)

7. Vorbereitung des Projektberichts (Universität Klaipeda, Litauen, Internet-Kommunikation zwischen den Partnern) 


Stattgefundene öffentliche Veranstaltungen


22. September, 9:00 bis 14:30 Uhr

Hochschule Wismar, Deutschland

Seminar


27. Oktober, 8:45-14:30 Uhr

Universität Klaipeda, Fakultät für Geistes- und Bildungswissenschaften, Raum 304, S. Neries 5, Klaipeda, Litauen

Seminar „Fortschritte im Data-Mining (ADM)” 

Englisch

Programm

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