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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
  • außerdem (kein direkter Bezug zu meiner Forschung):

    • Grammatikprüfung mit LanguageTool
    • Deutsche Gebärdensprache
    • TTS/Mozilla Common Voice

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:

  • [vergeben] 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 bis Ende Oktober] Verbesserung der Suche von Aussagen in Argumentationsgraphen (Machine Learning, Natural Language Processing)

    • möglicher Ansatz über Word Embeddings und andere verfügbare, fertigen Algorithmen, z. B. auch mit Elasticsearch
    • Entwicklung einer Evaluationsmethode
    • Weiterer Ansprechpartner: Marc Feger

  • [vergeben] 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

  • Entwicklung und 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 welche Argumente andere Personen zustimmen oder ablehnen. Wie gut kann man vorhersagen, welche Meinung Person A zu Argumenten hat, zu denen sie bisher keine Meinung geäußert hat, aber zu denen andere Personen Meinungen abgegeben haben?
    • Themenbereich Recommender Systeme
    • Paper mit einfachem nachbarschafts-basierten Verfahren
    • Der komplette Datensatz ist gerade am Entstehen und steht voraussichtlich im Januar 2021 zur Verfügung.

 

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