| Voraussetzungen | Empfehlungen: Das Praktikum ist idealerweise begleitend zur Vorlesung Kontextsensitive Systeme (24658) zu belegen. |
| Beschreibung | Hinweis: Das Praktikum findet inhaltlich integriert mit der Vorlesung "Kontextsensitive Systeme" statt (LV-Nr. 24658), weshalb empfohlen wird, beide Veranstaltungen parallel zu besuchen. Kontextsensitivität (englisch: Context-Awareness) ist die Eigenschaft einer Anwendung, sich situationsgemäß zu verhalten, hierzu ist eine komplexe Verarbeitungskette auf Basis von Sensorinformationen notwendig. Das Praktikum findet vorlesungsbegleitend statt und ermöglicht die praktische Vertiefung des Forschungsbereich Kontextsensitive Systeme. Weitere Informationen unter Pervasive Computing Systems. |
| Lehrinhalt | Kontextsensitivität wird oftmals als Schlüsselkomponente intelligenter Software bezeichnet. Systeme, die den Kontext ihrer Nutzer erkennen und verarbeiten können, können Dienste optimal und idealerweise ohne explizite Eingaben der Nutzer erbringen (siehe auch Beschreibung zur Vorlesung 24658) Im Praktikum werden Techniken, Methoden und Software der Kontexterfassung und -verarbeitung als Basis von Smart Data Analytics vertieft. Im Fokus steht vorallem die im Smart Data Innovation Lab verwendete Hardware und Software (industriell genutzte Systeme wie SAP HANA und SAP HANA Vora, IBM SPSS und Big Insights, Software AG Terracotta und Apama aber auch insbesodere Open Source Software zur Datenanalyse wie Jupyther/iPython Notebooks und scikit-learn). Die praktischen Aufgaben finden im Umfeld aktueller wissenschaftlicher Arbeiten sowie aktueller Plattformen und Technologien statt. Das Praktikum ist forschungsorientiert und orientiert sich thematisch an aktuellen Projekte am Smart Data Innovation Lab am KIT. Dabei sollen insbesondere Einblicke in aktuelle Problemstellungen in der industriellen Anwendung gewährt werden. Ziel ist es auf Basis von konkreten Anwendungsbeispielen in Gruppen innovative, effiziente und praxisorientierte Lösungsansätze zu erarbeiten und als technologische Demonstratoren wissenschaftlich zu präsentieren. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden bei der Durchführung von den wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern unterstützt und erhalten Zugang zu den notwendigen Datenquellen und Großrechnern. |
| Kurzbeschreibung | Im Praktikum werden Techniken, Methoden und Software der Kontexterfassung und -verarbeitung als Basis von Smart Data Analytics vertieft. Im Fokus steht vorallem die im Smart Data Innovation Lab verwendete Hardware und Software (industriell genutzte Systeme wie SAP HANA und SAP HANA Vora, IBM SPSS und Big Insights, Software AG Terracotta und Apama aber auch insbesodere Open Source Software zur Datenanalyse wie Jupyther/iPython Notebooks und scikit-learn) sowie Nutzung von Sensordaten und Zeitserien in wirtschaftlich-relevanten Anwendungen. |
| Arbeitsbelastung | Der Gesamtarbeitsaufwand für diese Lerneinheit beträgt ca. 180 Stunden (6.0 Credits). Aktivität Arbeitsaufwand Präsenzzeit: Präsentation/Diskussion 15 x 45 min 11 h 15 min Persönliche Nachbereitung der Folien/Aufgaben 15 x 30 min 7 h 30 min Individuelle Präsentation eines für die Implementierung relevanten wiss. Artikels 30 h 0 min Praktische Bearbeitung der Aufgaben in Gruppe und individuell 15 x 8h 120 h 0 min Ergebnisse dokumentieren und für Präsentation aufbereiten 15 x 45 min 11 h 15min SUMME 180 h 00 min Arbeitsaufwand für die Lerneinheit " Praktikum: Kontextsensitive ubiquitäre Systeme'' |
| Zielgruppe | Studenten im Diplom- oder Master-Studiengang Informatik Studenten im Diplom- oder Master-Studiengang Informationswirtschaft |
| Ziel | Nach Abschluss des Praktikums können die Studierenden
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| Prüfung | Die Erfolgskontrolle wird in der Modulbeschreibung erläutert. |
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