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wissenschaftlicher Mitarbeiter

Markus Brenneis

Universitätsstr. 1
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.45
40225 Düsseldorf
Tel.: +49 211 81-13461
Fax: +49 211 81-11638

Lebenslauf

Im Wintersemester 2013/2014 begann Markus Brenneis das Studium der Informatik mit Nebenfach Physik an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Diese verlieh ihm 2016 nach der Ausarbeitung seiner Bachelorarbeit mit dem Schwerpunkt Softwaretechnik und Programmiersprachen den Bachelor of Science. Während seines Masters legte Herr Brenneis einen thematischen Schwerpunkt auf maschinelles Lernen und Natural Language Processing. Den Master of Science schloss er im Dezember 2018 mit der Arbeit Analyse von Online-Partizipationsverfahren: Automatisierte Verschlagwortung von Textbeiträgen ab.

Seit Januar 2019 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Rechnernetze und Kommunikationssysteme, geführt von Prof. Dr. Martin Mauve, tätig.

Publikationen

Abschlussarbeiten

Gebiete, für die ich mich interessiere:

  • Maschinelles Lernen
  • Natural Language Processing
  • Online-Argumentationen

Bei Interesse an einer Abschlussarbeit in diesen Bereichen kann man mich gerne (auch mit eigenen Themenvorschlägen) ansprechen oder anschreiben.

Konkret gibt es aktuell folgende Vorschläge für Abschlussarbeiten:

  • [reserviert] Entwicklung einer Toolbox zum automatischen Erstellen von Übungsaufgaben für die Rechnerarchitektur

    • Automatisches Erstellen von Übungsaufgaben und Musterlösungen in LaTeX
    • mögliche Aufgabetypen: Umrechnen zwischen Zahlensystemen, Fix- und Gleitkommazahlen, Wahrheitstabellen, MAL-/Binär-Darstellung, ECCs, Caching

  • [reserviert] Verbesserung der Suche von Aussagen in Argumentationsgraphen (Maschine Learning, Natural Language Processing)

    • möglicher Ansatz über Word Embeddings und andere verfügbare, fertigen Algorithmen
    • Entwicklung einer Evaluationsmethode

  • Chat-Bot (z. B. für Telegram) für strukturierte Argumentation mit D-BAS im Backend (Vorkenntnisse in ML/NLP sinnvoll)

    • je nach persönlichem Interesse Fokus auf Natural Language Understanding oder einfacherem Telegram-Frontend für D-BAS

  • Automatische Umformulierung von Haupt- in Nebensätzen und andersherum, abgestimmt auf Argumentations-Daten, mithilfe von Methoden aus Linguistik und NLP

    • Beispiel: „…, weil das Ticket sehr günstig ist.“ soll zu „Das Ticket ist sehr günstig.“ werden.

  • Vergleich von Verfahren zur Vorhersage von Argumentationsverhalten (Vorkenntnisse in Maschine Learning erforderlich)

    • Wir wissen, welchen Argumenten eine Person A in der Vergangenheit zugestimmt hat und wie andere Personen argumentieren. Wie gut kann man vorhersagen, welche Meinung Person A zu Argumenten hat, die sie bisher nicht bewertet hat?

 

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