FORMÅL
Projektmodulets overordnede formål er at den studerende opnår evnen
til at analysere og vurdere anvendelsen af metoder og teknikker
inden for databasesystemer og/eller maskinintelligens til løsning
af et konkret problem. Dette indebærer en eksperimentel analyse af
teknikkernes egenskaber samt en eksperimentel evaluering af de
opnåede resultater
BEGRUNDELSE
Datarepræsentation, dataanalyse, og evnen til at drage intelligente slutninger ud fra brugeres ønsker og behov indgår som centrale komponenter i mange moderne IT systemer. Inden for dette projektmodul dækker datarepræsentation og analyse over brug af databasehåndteringssystemer til at modellere og gemme data i forhold til dataanalyse, transformere data til de ønskede format og kunne udtrække information fra det vha. analytiske forespørgsler. Intelligente systemer er relateret til maskinintelligens, hvor betegnelsen dækker over eksempelvis grafiske modeller, data mining/maskinindlæring, samt autonome agenter. Nedenstående referencer til databasesystemer og maskinintelligens skal således ses i denne sammenhæng.
I dette projektmodul er projektarbejdet primært drevet af empiriske evalueringer af de anvendte teknikker/metoder samt af den generelle softwareløsning der måtte blive udviklet gennem projektarbejdet. Dette kan for eksempel indebære en iterativ eksperimentel tilgang til metodeudviklingen, hvilket kan fordre et væsentligt element af softwareudvikling, eksperiment design, og overvejelser omkring den statistiske signifikans af de empiriske resultater (såsom køretider, pladsforbrug, og andre metodespecifikke egenskaber)
benytte korrekte begreber (i både skrift og tale) notationer og symboler.
demonstrere kendskab til og overblik over grundlæggende teknikker inden for databasesystemer eller maskinintelligens.
demonstrere viden om relevante metoder til model evaluering
redegøre for anvendelsen af relevante og centrale teknikker inden for databasesystemer eller maskinintelligens i forhold til et valgt problemområde
fortolke, kommunikere og visualisere resultaterne af empiriske model- og dataanalyser
vurdere og begrunde valget af relevante teknikker og metoder inden for databasesystemer eller maskinintelligens til løsning af et aktuelt problemområde
anvende begreber og teknikker inden for databasesystemer eller maskinintelligens til løsning af en valgt problemstilling
være i stand til at gennemføre en empiriske evaluering af en relevant model/teknik, samt vurdere validiteten og den statistiske signifikans af de opsamlede empiriske resultater
anvende projektstyring
Projektarbejde
Det forventes at den studerende bruger 30 timer per ECTS, hvilket for denne aktivitet betyder 450 timer.
Prøvens navn | Eksperimentel dataanalyse og modellering |
Prøveform | Mundtlig pba. projekt |
ECTS | 15 |
Tilladte hjælpemidler | Hjælpemidler er tilladt under udarbejdelsen af projektet, men ikke under eksamen. Regler ift. AI fremgår af semestersiden i MOODLE |
Bedømmelsesform | 7-trins-skala |
Censur | Intern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets eksamensordning |
Kontakt: Studienævn for datalogi via cs-sn@cs.aau.dk eller 9940 8854
Engelsk titel | Experimental Data Analysis and Modeling |
Modulkode | DSNDATB520 |
Modultype | Projekt |
Varighed | 1 semester |
Semester | Efterår
|
ECTS | 15 |
Undervisningssprog | Dansk og engelsk |
Tomplads | Ja |
Undervisningssted | Campus Aalborg |
Modulansvarlig |
Uddannelsesejer | Bachelor (BSc) i datalogi |
Studienævn | Studienævn for Datalogi |
Institut | Institut for Datalogi |
Fakultet | Det Teknisk Fakultet for IT og Design |