[WS24/25] Information Retrieval

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner, Julius Gonsior

Übungsverantwortliche: Tony Ray Marx, Wilhelm Pertsch

Vorlesung: Montag, 14:50 - 16:20 (5. DS), APB/E007/U

Übung: Mittwoch, 9:20 - 10:50 (2. DS), APB/E065

Kursplan: https://miro.com/app/board/uXjVLU8ZFNU=/?share_link_id=424335706056 

Neu in diesem Semester: ein stärkerer Fokus in der zweiten Vorlesungshälfte auf aktuelle Entwicklungen aus dem Machine Learning Bereich (Transformer-Sprachmodelle, LLMs, etc.). Damit dieses komplexe Thema verständlich bleibt wird es neben klassischen Tafelübungen vermehrt dedizierte praktische Programmierübungstermine geben wo bevorzugt in Gruppen projektmäßig das gelernte praktisch umgesetzt wird. Details hierzu kommen noch.

Die Lehrveranstaltung wird außerdem hybrid angeboten - es wird sowohl die Möglichkeit geben per Zoom digital dabei zu sein, als auch sich im Nachhinein Videoaufzeichnungen anzusehen.

Inhaltliche Beschreibung des Kurses:

In der heutigen digitalen Informationswelt werden zunehmend immer mehr Daten in den unterschiedlichsten Datenbanken bzw. Dateisystems gespeichert. In diesem Sinne kann davon gesprochen werden, dass in naher Zukunft keine Daten in jeglichen Anwendungsbereichen mehr verloren gehen können. Durch diesen Umstand gewinnt der Bereich des Information Retrievals immer mehr an Bedeutung. Dieser Bereich widmet sich in erster Linie der Frage, wie in derartig großen und überwiegend unstrukturierten Datenbeständen überhaupt noch effizient gesucht werden kann. Populäre Anwendungen sind WWW-Suchmaschinen, Digitale Bibliotheken und Multimedia-Archive wie z.B. Bilddatenbanken.

Aufgrund der Wagheit des Informationsbedürfnisses und der unsicheren Repräsentation des Inhaltes der gespeicherten Objekte sind Standard-Datenbankmethoden wenig brauchbar und müssen um die Konzepte Wagheit bzw. Unsicherheit erweitert werden. Da die inhaltsorientierte Suche im Vordergrund steht, sind zudem spezielle Verfahren zur Repräsentation des Inhaltes von Texten notwendig. Das Ziel der Vorlesung besteht darin, einen Einblick in diesen Themenkomplex zu geben.

Eine Einschreibung in OPAL ist notwendig für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung und erleichtert es uns als Lehrenden, Sie im Bedarfsfall zu kontaktieren, Modalitäten zur digitalen Lehre schnell zu verteilen bzw. Sie kurzfristig über Änderungen zu informieren. Eine Einschreibung in Opal ist keine Prüfungseinschreibung.

Die Übung wird auf Opal organisiert. Hier finden Sie die Übungsaufgaben zum Herunterladen, sowie im Nachhinein die Lösung der Übung.