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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Sonntag, 1. Juni 2025 16:56:51)  

t.BA.XX.IE1.14HS (Information Engineering 1) 
Modul: Information Engineering 1
Diese Information wurde generiert am: 01.06.2025
Nr.
t.BA.XX.IE1.14HS
Bezeichnung
Information Engineering 1
Veranstalter
T InIT
Credits
4

Beschreibung

Version: 3.0 gültig ab 01.02.2018

Diese Modulbeschreibung gilt bis zum 31. Juli 2024. Die gültige Modulbeschreibung ist im Intranet unter https://intra.zhaw.ch/departemente/school-of-engineering/bachelorstudium/module im Modulhandbuch abrufbar.

 

Modulverantwortung:

 Martin Braschler (bram)

Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
"Googlen Sie noch, oder finden Sie schon?": Wie man Information nutzbar macht.
 
- Sie wissen, wie mittels Information Retrieval (IR) Information aus unstrukturierten Daten gewonnen und aufbereitet wird
 F, M K1, K2
- Sie kennen konkrete Retrievalsysteme (z.B. Websuche/Google, fachspezifische Suche u.a.) und erarbeiten sich Recherchierkompetenz
 F K1, K2
- Sie haben einen soliden Einblick in das Gebiet: Grundlagen, Theorie, Stand der Technik, Praxis und Auswertung
 F, M K1, K2
- Sie kennen weitere Einsatzgebiete von IR-Technologie über die klassische Suche hinaus (z.B. Recommender-Systeme wie Netflix) und verstehen die zugrundeliegenden Ansätze F K1, K2
- Sie beherrschen die Wahl der richtigen Technologie für Suchaufgaben, und können ein Information Retrieval-Projekt erfolgreich betreuen
 F, M K2, K4, K6
- Sie sind fähig, eine professionelle kleinere Evaluation von Information Retrieval-Systemen durchzuführen und solche Systeme zu bewerten
 F, M K3, K6
- Sie sind fähig, einen unbekannten Datensatz auf seine Eigenschaften in Hinsicht auf seine Charakteristiken zu analysieren und geeignet durchsuchbar zu machen F, M K3, K6

Modul- / Lerninhalte:
Wir leben in einer Welt, in welcher die Sammlung, Aufbereitung und Nutzbarmachung von Informationen und Daten zunehmend zentral wird. Unter "Information Engineering" verstehen wir Methoden und Verfahren zur Gestaltung und Entwicklung von wissensintensiven Informationssystemen. Es handelt sich dabei auch um Kerninhalte im Hinblick auf das Gebiet "Data Sceince", d.h., das Gebiet, welches sich mit der Aufbereitung und Analyse von Daten und Information aller Art (auch Big Data) beschäftigt.

Die grosse Mehrheit der neu produzierten Daten sind heute unstrukturiert. Der Kurs "Information Engineering 1" beleuchtet, welche Information aus diesen Daten gewonnen werden kann - weit über die "klassische Suche" hinaus. Dabei wird insbesondere das Gebiet "Information Retrieval" vertieft - ein Fachgebiet, welches dem Geschäftserfolg von Firmen wie Google und Services wie Neflix zu Grunde liegt.

- Einführung in Information Retrieval (IR): Definitionen, Abgrenzung, Daten - Information - Wissen, Suchparadox und das Retrievalproblem (2 Wochen)
- Grundlagen: Modelle, Probability Ranking Principle, Rangierungsregeln (2 Wochen)
- Indizierung/Vergleich: Textanalyse, Gewichtung (2 Wochen)
- Systeme/Architektur: Suchmaschinen, Websuche (wie z.B. Google), Datenstrukturen (2 Wochen)
- automatische Kategorisierung/Recommender-Systeme (wie z.B. Netflix) (2 Wochen)
- IR Projekte zur Unterstützung informationsintensiver Geschäftsprozesse (1 Wochen)
- Evaluation von IR Systemen: Vorgehensweise, Testkollektionen, Fallstudie (2 Wochen)
- ggf. weiterführende Techniken (z.B. Multimedia Retrieval, Mehrsprachiges Retrieval)  (1 Wochen)

Lehrmittel /Materialien:
C. Peters, M. Braschler, P. Clough: "Multilingual Information Retrieval: From Research To Practice", Springer, 2012.
Foliensatz

Ergänzende Literatur:
R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval, 2nd Ed., ACM Press, 2010
C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008

Zulassungs-voraussetzungen: 

 Informatik Grundlagenfächer
Datenbanken 1

Unterrichtssprache:

 Deutsch

Modulstruktur:  
Unterrichtsart Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung: 14*2
Übung / Praktikum: 14*2
Blockunterricht:  

Leistungsnachweise:

 Von der Regelung der "Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit" kann dann abgewichen werden, wenn der Dozierende dies in einer Modulbereinbarung während der ersten Woche des Studiensemesters schriftlich bekannt gibt.
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit Semesterkurzbeitrag schriftlich Experiment+Kurzbericht   20%
Semesterendprüfung Semesterendprüfung schriftlich 90 Minuten   80%

Bemerkungen

 Teil des konsekutiven Wahlmoduls "Information Engineering"

Hinweis

  • Weitere verfügbare Versionen: 1.0 gültig ab 01.02.2015
Kurs: Information Engineering 1 - Praktikum
Nr.
t.BA.XX.IE1.14HS.P
Bezeichnung
Information Engineering 1 - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 01.06.2025 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Information Engineering 1 - Vorlesung
Nr.
t.BA.XX.IE1.14HS.V
Bezeichnung
Information Engineering 1 - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 01.06.2025 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.