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Auflistung S15 - SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik nach Autor:in "Becker, Michael"
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- KonferenzbeitragAdversarial N-player Search using Locality for the Game of Battlesnake(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Schier, Maximilian Benedikt; Wüstenbecker, NiclasThis paper presents an approach to designing a planning agent for simultaneous N-player games. We propose to reduce the complexity of such games by limiting the search to players in the locality of the acting agent. For Battlesnake, the game at hand, an iterative deepening search strategy utilizing both alpha-beta and max^n search is suggested. Useful metrics for estimating player advantage are presented, especially using a diamond flood filler for measuring board control. Furthermore, the process of our heuristic parameter tuning with a grid search and a genetic algorithm is described. We provide a qualitative analysis of our algorithm's performance at the international artificial intelligence competition Battlesnake, Victoria. Here, our agent placed second in the intermediate division.
- KonferenzbeitragaMAZEing Programming — Providing SKILLs to Fellow Students(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Gros, Timo P.; Held, Pascal L.; Lauer, Pascal; Metzger, Niklas O.; Weis, KallistosLearning programming can be hard, especially for inexperienced freshman. An aMAZEing team of 30 students decided to lighten that challenge for their fellow students. This paper will present the attempt of volunteers to prepare their fellow students for their programming course, resulting in a week full of lectures, projects, coachings and didactical effort.
- KonferenzbeitragBaumautomaten als notationelle Variante logischer Matrix-Semantik(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Grätz, LukasAutomaten sind als Grundlage der theoretischen Informatik in der Regel Bestandteil einer Vorlesung über Automaten und Sprachen im Bachelor. Wahrheitsfunktionen werden für die Semantik der Aussagenlogik ebenfalls in einer Grundlagenveranstaltung behandelt. Wie sich nun herausstellt, sind beide Konzepte ab einem gewissen Abstraktionsgrad äquivalent und nur bezüglich Terminologie und Notation unterschiedlich: (aufsteigende) Baumautomaten und Matrizen für mehrwertige Logik. Neben dem deterministischen Fall ist die nicht-deterministische Semantik Thema meiner Masterarbeit.
- KonferenzbeitragDatenbasierter Vergleich von statistischen Tests mithilfe von Simulationen(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Welter, FelixDie Wahl des richtigen statistischen Verfahrens ist für einen A/B-Test essentiell. Bei Nutzung eines mächtigen Tests kann ein Experiment schneller zu Erkenntnissen führen und es können früher datengetriebene Entscheidungen getroffen werden. In dieser Untersuchung wurden der Permutationstest und der Wilcoxon-Rangsummentest bezüglich Mächtigkeit und Alpharobustheit verglichen. Die Vorgehensweise kann zudem abstrahiert und auf andere Tests oder Anwendungen übertragen werden.
- KonferenzbeitragEvaluation von Anti-Spoofing-Methoden mittels der Face Liveness Detection für die Verwendung in Web-Applikationen(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Moos, Lisa JasminDie Gesichtserkennung hat sich aufgrund ihrer einfachen und benutzerfreundlichen Art rasant weiterentwickelt und wird bereits heute häufig als Authentifizierungsmethode verwendet. Gesichtserkennungssysteme sind allerdings anfällig für Spoofing-Angriffe in Form von Portraitfotos, Videos und 3D-Masken. Diesen Herausforderungen stellen sich Methoden und Technologien aus dem Bereich der Lebendigkeitserkennung (Liveness Detection). Insbesondere Online-Anwendungen können von entsprechenden Technologien, bspw. im Rahmen der Authentifizierung, profitieren. In diesem Kontext existierte bisher kein Lösungsansatz, der die Besonderheiten aus dem Webbereich im Rahmen der Lebendigkeitserkennung berücksichtigt. Daher wurde eine auf Web-Applikationen optimierte Lösung konzipiert und prototypisch umgesetzt. Die Basis des Konzepts bildet die Analyse bestehender Verfahren der Lebendigkeitserkennung im Hinblick auf ihre Verwendbarkeit im Webkontext. Diese Anforderungsanalyse und der Abgleich mit dem Stand der Forschung sowie die Architektur des Prototyps und dessen Evaluation werden im vorliegenden Beitrag vorgestellt.
- KonferenzbeitragHeuristische Optimierung durch menschliche Intuition – Das Beste aus zwei Welten(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Kuhn, IonaAlgorithmen können exakte Lösungen finden, indem sie den Suchraum durchlaufen. Ist das Problem aber zu groß, haben Algorithmen oft Schwierigkeiten eine gute Lösung in akzeptabler Zeit zu finden. Menschen hingegen scheinen komplizierte Probleme oft schnell „intuitiv“ zu lösen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, menschliche Intuition zur Verbesserung von Heuristiken am Beispiel von Job-Shop-Problemen zu nutzen. Bei Job-Shop-Problemen müssen mehrere Aufträge auf unterschiedlichen Maschinen möglichst schnell erledigt werden, also die richtige Bearbeitungsreihenfolge gefunden werden. Um die Intuition von Menschen verwenden zu können, wurde ein Gamification-Ansatz eingesetzt, also ein Spiel implementiert in dem Menschen das Problem in einer übertragenen, vereinfachten Form lösen. Um das gewonnene menschliche Wissen in Heuristiken einzuarbeiten wurden zwei verschiedene Ansätze entwickelt und mit diesen Vergleiche zur ursprünglichen Heuristik durchgeführt. Dabei konnte gezeigt werden, dass in der Tat die Effizienz von Heuristiken mit menschlicher Intuition gesteigert werden kann.
- KonferenzbeitragImprovement of automated social media sentiment analysis methods - a context-based approach(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Debeyem Dennis; Eder, Tim; Guigas, Paul Vincent; Schuberth, ViktoriaThe sentiment analysis of social media data increasingly gains importance in business and research. But still, topical algorithms cope with problems, since it is reasonably manageable to extract the tonality of a social media post, but not the authors attitude towards a given topic. However, in most cases, this is the relevant information users of social media analysis tools are looking for. To tackle this problem, we propose a context-based algorithm that not only focuses on isolated postings, but also takes the authorsŠ earlier postings and their interactions with other usersŠ posts into account to derive their actual opinion on a subject. To evaluate this approach, we implemented a test system and compared the algorithmŠs results to manually assessed sentiments.
- KonferenzbeitragLatent representations of transaction network graphs in continuous vector spaces as features for money laundering detection(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Wagner, DominikThis paper explores the construction of network graphs from a large ban ktransaction dataset and draws from Ąndings in language modeling and unsupervised learning to transform these graphs into multidimensional vector representations. Such latent representations encode relationships and community structures within the transaction network. Three classiĄers with varying complexity are trained on these latent representations to detect suspicious behavior with respect to money laundering. The specific challenges accompanying highly imbalanced classes are discussed as well and two strategies to overcome these challenges are compared.
- KonferenzbeitragOpen Information Extraction gestützte Pipeline für einen deutschsprachigen Wissensgraphen(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019) Lehner, Marco; Sauer, Anna; Schmidt, Christopher; Schwarz, LukasEine zentrale Herausforderung bei der Erstellung von Wissensgraphen aus natürlichsprachigen Texten besteht darin, geeignete Werkzeuge für unterschiedliche Sprachen zu entwickeln. Besonders abseits des Englischen sind einsatzfähige Architekturen Mangelware. In diesem Paper stellen wir eine mögliche Pipeline vor, die auf Basis von Open Information Extraction (OIE) einen RDF/OWL-Wissensgraphen aus deutschen Texten extrahiert. Dabei verbinden wir verschiedene bestehende Werkzeuge zur Natürlichen Sprachverarbeitung miteinander, die eigens für die deutsche Sprache konstruiert wurden. Während die Relation Extraction zum GroSSteil auf Dependency Parsing basiert, konzentrieren wir uns bei der Entity Extraction mithilfe von Named Entity Recognition auf Eigennamen, vor allem von Personen.
- KonferenzbeitragSKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik(SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik, 2019)