Da ich ab dem Wintersemester 2021/22 Vollzeit in der Grundlagenlehre tätig bin, betreue ich nur Abschlussarbeiten, die einen Bezug zu meiner Lehre haben; insbesondere betreue ich Arbeiten mit Themen, die von mir gestellt wurden.

Academic Teacher
Etage/Raum: 02.45
40225 Düsseldorf
Lebenslauf
Im Wintersemester 2013/14 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. Dort beschäftigte er sich mit der Berechnung der Ähnlichkeit von Argumentationsgraphen, um beispielsweise die Ähnlichkeit von Parteien und Wähler:innen basierend auf ihren Argumenten zu bestimmen. Herr Brenneis ist seit 2019 außerdem assoziiertes Mitglied im NRW-Forschungskolleg Onlinepartizipation und war von 2019 bis 2021 Forscher in der Manchot Forschungsgruppe KI, Use Case Politik. 2021 hat er seine Dissertation mit dem Titel How Much Do I Argue Like You? Comparing Attitudes in Argumentation and Derived Applications veröffentlicht.
Er arbeitet seit dem Wintersemester 2021/22 als Academic Teacher für die Vorlesung Programmierung und das Programmierpraktikum I.
Publikationen
Vorträge
- How Much Do I Argue Like You? Comparing Attitudes in Argumentation and Derived Applications (Oberseminar CCC 2021)
- ArgVote: Which Party Argues Like Me? Exploring an Argument-Based Voting Advice Application (SDF 2021)
- Do I Argue Like Them? A Human Baseline for Comparing Attitudes in Argumentations (AI^3 2020)
- deliberate – Online Argumentation with Collaborative Filtering (COMMA 2020)
- How Much Do I Argue Like You? Towards a Metric on Weighted Argumentation Graphs (SAFA 2020)
Abschlussarbeiten
Gebiete, für die ich mich interessiere:
- Maschinelles Lernen
- Natural Language Processing
- Online-Argumentationen
- außerdem (kein direkter Bezug zu meiner Forschung):
- Grammatikprüfung mit LanguageTool
- Deutsche Gebärdensprache
- TTS/Mozilla Common Voice