Ringvorlesung Informationsverarbeitende Systeme -
Lecture Series Information Processing Systems

Erste Veranstaltung: Dienstag, 21. Oktober 2003

• Die Ausarbeitung soll dazu dienen, dass auch noch zu späterer Zeit nachvollzogen werden kann, was in der jeweiligen Veranstaltung präsentiert wurde. Versetzen Sie sich dafür in die Lage eines intelligenten, aber mit dem Thema nicht vertrauten Zuhörers, der den Inhalt der Veranstaltung nachvollziehen will. Dabei soll nicht der genaue Ablauf des Vortrags wiedergegeben werden ("...Hr. XY hat zu Beginn des Vortrages gesagt, ..."), sondern nur der Inhalt. Es ist nicht nötig, Personenkult zu betreiben und immer wieder zu erwähnen, dass "Hr. XY gesagt hat...", da wie bereits beschrieben die Fakten und nicht die Umstände (Vortragszeit, Vortragender, Vortragsort...) von Interesse sind.
• Stellen Sie sich die Ausarbeitung wie ein eigenständiges, abgeschlossenes Kapitel ("Thema XY") im Gesamtbuch ("Ringvorlesung WS0304") vor. Dabei müssen mindestens folgende Inhalte eingebracht werden:
• Einleitung (Kurzer Überblick über das Thema, Einführung)
• Hauptteil (Welche Themen wurden angeschnitten, welche Konstrukte wurden eingeführt, usw.)
• Zusammenfassung
• Quellenangaben (nicht nur die Folien, auch verwendete links, Bücher, etc.)
• Vermeiden Sie Umgangssprache, es soll ein kurzer, wissenschaftlicher Text entstehen.
• Verwenden Sie keine Begriffe, die Sie nicht zuvor definiert haben (z.B.: Was ist überhaupt ein Informationsverarbeitendes System? Was versteht man unter einem Glyphen?).
• Benutzen Sie Bilder oder Skizzen, wann immer es Ihnen sinnvoll erscheint, um einen Punkt zu verdeutlichen.
• Beziehen Sie auch das WWW als Informationsquelle ein, ebenso wie Bücher aus der Bibliothek. Alles was Sie zur Ausarbeitung benötigen werden Sie hier finden!

Leistungspunkte:

Abstracts

Im Rahmen des Vortrages wird ein kurzer historischer Abriss der technologischen Entwicklung der Mensch-Computer Interaktion gegeben. Dazu werden anhand von ausgewählten Meilensteinen der technologischen Entwicklung die verschiedenen Interaktionsmöglichkeiten zwischen Mensch und Computer aufgezeigt. Dabei soll auch der Frage nachgegangen werden, welche Folgen für die Gesellschaft mit den sich verändernden Interaktionsmöglichkeiten verbunden sind. Am Schluss wird auch noch ein Ausblick auf mögliche zukünftige Entwicklungen gegeben

Die Suchmaschine Google kann als informationsverarbeitendes System angesehen werden. Ein darin wesentlich verwendetes Hilfsmittel, um aus der Vielzahl der Treffer für eine typische Anfrage die relevanten zu ermitteln, ist der so genannte PageRank. Formal handelt es sich dabei lediglich um eine spezielle Form der Netzwerkanalyse.
In diesem Vortrag wird eine einfache Einführung in die Graphentheorie gegeben und bis hin zu einem grundsätzlichen Verständnis von PageRank entwickelt.

Der Vortrag gibt einen Überblick über das Themengebiet Datenbanksysteme, zeigt auf, welche Forschungsarbeiten in diesem Bereich in Konstanz laufen und skizziert mögliche Vertiefungsrichtungen für Lehrveranstaltungen, Praktika und Abschlussarbeiten.

Aufgrund der explosionsartig steigenden Datenmengen, wird die Exploration und Analyse in grossen Datenbeständen zunehmend schwieriger. Informationsvisualisierung und visuelles Data Mining können helfen, mit Informationsüberflutung umzugehen, da sie die Mächtigkeit heutiger Rechner mit den Fähigkeiten des menschlichen Wahrnehmungssystems verknüpfen.
Es gibt eine große Zahl an Visualisierunstechniken, die in den letzten zwei Jahrzehnten für die Exploration großer Datenmengen entwickelt wurden. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über visuelle Data Mining Techniken und illustriert sie durch eine Vielzahl von Anwendungsbeispielen.

In vielen Wissenschaften und im Besonderen in der Informatik ist Information ein zentrales Konzept. Entsprechend sollte es eine Informationstheorie geben, die den verschiedenen Aspekten des Informationsbegriffes gerecht wird. Aber unter Informationstheorie versteht man heute vor allem eine Methode, mit dessen Hilfe der Gehalt einer uebertragenenen Information gemessen werden kann. Dies scheint eine etwas eingeschränkte Sicht, denn Information besitzt viele weitere Fassetten. Zum Beispiel bezieht sich Information immer auf eine bestimmte Fragestellung. Zudem gibt es zu einer bestimmten Fragestellung oft Informationen aus verschiedenen, zum Teil unzuverlässigen Quellen. In einem solchen Fall müssen die Informationen kombiniert und auf die zu beantwortende Frage projeziert werden. Dies ist die Grundidee der Theorie der Informationsalgebren, welche in diesem Vortrag vorgestellt wird.

In dem Vortrag behandeln wir elementare sogenannte greedy Algorithmen für das folgende geometrische Problem. Sei eine Menge von m Punkten in einem euklidischen Raum gegeben. Für n=1,2,3,... finde eine Teilmenge von m-n Punkten, so daß der maximale Abstand von einem der n entfernten Punkte zu der bleibenden Punktmenge minimal ist. Die Teilmenge soll also die gesamte Punktmenge immer noch gut repräsentieren. Das Problem ist i.A. nicht effizient lösbar weswegen heuristische Verfahren zur Gewinnung von suboptimalen Lösungen notwendig sind. Wir besprechen einen kürzlich von Iske vorgeschlagenen einfachen Algorithmus, in dem zunächst sukzessiv Punkte entfernt werden. Anschließend werden in einem Postprocessing Schritt Punkte ausgetauscht bis eine lokal optimale Lösung erreicht ist. Eine praktische Anwendung dieses und ähnlicher Algorithmen ist bei der Ausdünnung von großen Mengen meteorologischer Meßdaten gegeben, die zur Erstellung der Ausgangsdaten von Simulationen für Wettervorhersagemodelle dienen.
Den an diesem Thema interessierten StudentInnen wird auch die Teilnahme am Gastvortrag von PD Dr. Armin Iske, TU München, am Montag, 10.11.2003, 14:15h, empfohlen.

In dem Vortrag wird die Entwicklung des Gehirns und die damit einhergehende Zunahme der Informationsverarbeitungskapazität dargestellt. An Beispielen wie der Objekterkennung wird erläutert, welche Unterschiede zwischen der Verarbeitung von Umweltreizen durch einfache Organismen und durch den Menschen bestehen. Dabei wird insbesondere auf die unterschiedlichen Repräsentationsarten eingegangen, die sich im Laufe der Evolution entwickelt haben. Doch trotz ihrer relativ großen Kapazität sind auch der menschlichen Informationsverarbeitung Grenzen gesetzt. Sofern diese Grenzen einzelne Komponenten betreffen, wie beispielsweise das Kurzzeitgedächtnis, haben sich teilweise Mechanismen entwickelt, welche die entsprechenden Einschränkungen etwas abschwächen. Dies wird am Beispiel des 'Chunking' dargestellt.

"Sage mir, welche Nutzungsprobleme ein Produkt verursacht, und ich sage Dir, was im Entwicklungsprozess schiefgelaufen ist." Wenn Benutzer über Nutzungsprobleme klagen, dann ist es zielführend, die festgestellten Mängel als Symptome anzusehen und nach den Ursachen im Prozess zu suchen. Benutzer und ihre Arbeitgeber achten heute zunehmend auf die Gebrauchstauglichkeit eines Produkts, weil sie bemerkt haben, dass mangelhafte Nutzungsqualität unnötig hohe Nutzungskosten nach sich zieht. Deshalb sind viele Hersteller heute bereit, eine Herstellererklärung zur Gebrauchstauglichkeit des gelieferten Produkts abzugeben...(weitere Info)

University of Konstanz, Frank Müller · last revised Oct 23, 2003