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    Wir schreiben zwei Master/Bachelorarbeiten zu folgenden Themen aus: HCML: Human-Centered Machine-Learning (UX-Design & AI) und Blockchainbasierte Kollaboration..

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    Call for Papers: Social Media in Crises and Conflicts at ISCRAM 2018 – PEASEC – Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit | Technische Universität Darmstadt

    ****Call for Papers: Social Media in Crises and Conflicts at ISCRAM 2018**** If you are interested and want to submit a paper find more information here:..

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    YALLAH! You All Are Hackers.

    Apply now for 2018! 🙂 “YALLAH – You All Are Hackers” is an academic research hackathon, organized by the University of Siegen (Germany) and Birzeit..

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    13. November 2017

    Ausschreibung Master/Bachelorarbeit

    HCML: Human-Centered Machine-Learning (UX-Design & AI)

    Stichworte: Maschinelles Lernen, User Experience, Künstliche Intelligenz, HCI

    Das Maschinelle Lernen, als Teildisziplin der künstlichen Intelligenz, entwickelt sich zu einem immer wichtigeren Bestandteil in verschiedensten Bereichen der Anwendungs-Entwicklung. In der Vergangenheit wurden meist ziellos Daten gesammelt, diese durch Algorithmen des Maschinellen Lernens ausgewertet und weitere Mehrwerte generiert. Dabei verlaufen die Design-Prozesse meist unabhängig von der Entwicklung der Algorithmen.

    Die User-Experience ist ein wichtiger Faktor für die Erstellung nutzerzentrierter Anwendungen. Dabei steht die Schnittstelle zwischen der Anwendung und dem Nutzer im Vordergrund. Die Nutzung der Anwendung soll für den Nutzer zu einem spürbaren Erlebnis werden.

    Gerade bei der gezielten Datenerzeugung, sowie deren sinnvoller Auswertung für das Ermöglichen eines gesteigerten Nutzungserlebnisses, spielen die Methoden des Maschinellen Lernens eine zunehmend bedeutendere Rolle im Design-Prozess der User-Experience.

    In dieser Arbeit sollen die Methoden des UX-Designs mit denen des Maschinellen Lernens kombiniert und ein gemeinsamer Entwicklungs- bzw. Design-Prozess entwickelt werden. Der entworfene Prozess soll an einem Anwendungsbeispiel (web/mobile Applikation) getestet, das Resultat analysiert und abschließend bewertet werden.

    Das Anwendungsbeispiel muss nicht programmiert werden – Programmierkenntnisse sind jedoch von Vorteil, um sich in die Methoden des Maschinellen Lernens einzuarbeiten. Die Umsetzung kann zum Beispiel mit Adobe XD, Balsamiq, Sketch oder ähnlichen Tools zur Erstellung interaktiver Mockups durchgeführt werden.

    Ansprechpartner
    André Sekulla (andre.sekulla@uni-siegen.de)

    Studiengänge: Wirtschaftsinformatik, Human- Computer Interaction oder verwandte Studiengänge

    Beginn: ab Sofort