Fakultät Medien
Labor Datenbanken
Aufgaben und Ziele
Die moderne IT ist ohne Datenbanken nicht mehr vorstellbar; praktisch jede Applikation verarbeitet eigene Datenbestände und nutzt somit – ob sichtbar oder unsichtbar - eine oder sogar mehrere Datenbanken. Im WWW sind Datenbanken jene unverzichtbare Ressource, die für aktuelle, dynamische und immer mehr auch multimediale Inhalte sorgen. Die derzeit intensiv diskutierte Künstliche Intelligenz und deren Teilgebiet Maschinelles Lernen basieren auf großen verfügbaren Datenmengen, denn Künstliche Intelligenz lernt aus Beispieldaten.
Das Labor Datenbanken hat sich zum Ziel gesetzt, praxisgetriebene Lehre und Forschung im Bereich der Datenbanken zu betreiben, insbesondere im Hinblick auf das E-Business, multimediale Inhalte und Maschinelles Lernen.
Projekte
MI-Learning
MI-Learning ist eine interaktive Online-Lernumgebung für die Fächer Software Engineering, Datenbanken und Computernetze. Sie enthält Fakten, Übungen und Videos zum individuellen Lernen. MI-Learning ist Referenzprojekt auf e-teaching.org und in der virtuellen Hochschule Baden-Württemberg. Gerade in den Zeiten der Online-Lehre war MI-Learning wichtiger denn je. Wir bauen die Umgebung weiter aus und analysieren deren Wirkung.
KompiLe - KI-Kompetenz fördern, individualisiertes Lernen unterstützen
Das durch das Bund-Länder-Programm "Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung" geförderte Projekt "KompiLe" untersucht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre.
KompiLe verknüpft das Lernen mit KI unmittelbar mit dem Lernen über KI, um so einen reflexiven, durch KI unterstützten Lernprozess zu ermöglichen. Dem Vorhaben liegt die Annahme zugrunde, dass die Gestaltung beziehungsweise Nutzung KI-basierter Lernangebote KI-Kompetenz auf Seiten der Lehrenden und Lernenden voraussetzt, zugleich aber auch fördert.
Innerhalb des Projekts wird das E-Learning System Moodle der Hochschule mittels selbstentwickelter PlugIns zu einer sogenannten Learning Experience Plattform (LXP) ausgebaut. Diese Plattform unterstützt das Selbstlernen mit KI-Elementen, die Studierenden individuelle Lernempfehlungen unterbreitet.
Weitere Infos zum Projekt finden sich auf der Projektseite.
MachineLearn-ING - Maschinelles Lernen für Anwender*innen aus den Ingenieurwissenschaften
Die Hochschule Offenburg verfügt über einen wachsenden Weiterbildungssektor, der momentan fünf Masterstudiengänge sowie Zertifikatskurse umfasst. Die Hochschule ist in zahlreiche regionale Netzwerke integriert, die teilweise explizit auf Digitalisierung und Weiterbildung hin ausgerichtet sind. Diese Netzwerke werden für das Modellprojekt MachineLearn-ING genutzt, um berufstätige High-Professionals für die Weiterbildung zu aktivieren. Fachlicher Inhalt von MachineLearn-ING ist das Maschinelle Lernen, das als wichtiger Innovationsmotor für die Digitalisierung gilt. Die organisatorische Ausgestaltung des Weiterbildungskurses ist auf den engen zeitlichen Rahmen der Zielgruppe ausgerichtet.
Das Projekt wird somit zum Modell-Case, um spezifische Zielgruppen für die zukunftsorientierten Qualifikationsprogramme der Arbeitswelt 4.0 zu erreichen.
Menschen Lernen Maschinelles Lernen (ML2)
ist ein Forschungsprojekt in dessen Rahmen Unternehmen und Studierende zusammengebracht werden, um zunächst Konzepte und Methoden des Maschinellen Lernens zu begreifen und dann gemeinsam Projekte rund um das Maschinelle Lernen durchzuführen. Die Ergebnisse des Projekts fließen in eine Weiterbildung ein, die zum Wintersemester 2019/20 startete.
Multimedia Datenbanken und KI
Für die inhaltsbasierte Suche in Bild-, Audio- und Videodaten werden Metadaten herangezogen, die Informationen über die gespeicherten Mediendateien enthalten. Um solche Metadaten automatisch aus den Mediendaten zu extrahieren, werden seit wenigen Jahren insbesondere Methoden des Maschinellen Lernens, genauer des Deep Learning verwendet. Wir setzten diese Konzepte ein und untersuchen deren Qualität in konkreten Anwendungen.