Information zu Master und Bachelor Arbeiten

Diese Informationen sind für Bachelor- und Masterarbeiten gedacht, die ich an der HTWG betreue. Es gibt im Prinzip zwei Modi. Entweder machen Sie die Arbeit in einem Betrieb siehe Arbeiten in einer Firma oder bei mir am Institut für optische Systeme siehe Arbeiten am Institut .

Generelles

Der Software-Engineering-Aspekt spielt bei mir keine Rolle. Ob Sie in der verwendeten Arbeit Design Pattern verwenden oder eine Reihe von Skripten ist mir egal, solange Sie auf Reproduzierbarkeit der Ergebnisse achten.

Forschungsthema: Deep Learning / Machine Learning

Ich betreue vorzugsweise Arbeiten aus dem Bereich Deep Learning / Machine Learning. Einen Überblick über die bisher betreuten Arbeiten können Sie sich unter http://oduerr.github.io/teaching/ verschaffen.

Voraussetzungen

Es muss Vorwissen in den relevante Bereichen vorhanden sein. Dazu gehören:

• Umgang mit Daten: Sie kennen die elementaren Grundlagen um Daten zu analysieren, Mittelwerte, Diagnose Plots usw.

• Für Master: Vorwissen in Deep Learning, Machine Learning oder Data Analytics: Falls Sie die Vorlesung Deep Learning oder Machine Learning nicht besucht haben, sollten Sie Erfahrung vorweisen können, wie zum Beispiel durch die Teilnahme an einem Kaggle Wettbewerb.

• Für Bachelor: Sie sollten gute Statitikkentnisse haben. Idealerweise habe Sie schon einmal etwas von Maschine Learning oder Data Mining gehört.

Arbeiten in einer Firma

• Wichtig: Falls Sie Arbeit in einer Firma machen, muss die Betreuung vollständig im Betrieb erfolgen. Es muss dort eine kompetente Ansprechperson vorhanden sein. In diesem Fall bin ich in der Regel nur beratend (1-2 Termine) und bewertend tätig. Es muss also in der Firma zwingend das benötigte Know-how vorhanden sein. D.h. Sie brauchen dort einen Betreuer, der auf dem Gebiet schon gearbeitet hat und der Sie auch fachlich betreuen kann.

• Auch wenn die Arbeit in einem Betrieb betreut wird, nehme ich nur quatitative Arbeiten an, bei denen ich hinreichend Wissen habe um diese adequat zu bewerten. Ich nehme keine Arbeiten im Stile Evaluation des Softwarepakets / der Technologie XY an, dazu fehlt mir leider die Erfahrung soetwas zu bewerten.

• Formal muss die Betreuungsperson in der Firma mindestens den gleichen Abschluss haben. Ich gehe aber davon aus das diese Person mindestens in jedem Fall einen Master, idealerweise eine Promotion, haben sollte.

Geheimhaltung:

• Eine Sperrklausel ist in Ordnung. NDAs kann und darf ich nicht unterzeichen, da ich nicht für die Hochschule zeichnungsberechtig bin.

• Idealerweise arbeiten Sie mit einem öffentlichen Datensatz (evt. zusätzlich zu einem Firmen internen).

Erster Kontakt

Sie bereiten ein paar Folien (3-10) und vor und schicken Sie mir dann.

• Anwendungsidee (falls vorhanden): Schildern Sie die (Business-)idee ihrer Arbeit.

• Vorwissen / Motivation: Was qualifiziert / motiviert, Sie diese Arbeit zu machen.

• Wissenschaftliche Fragestellung:
  • Destillieren Sie aus der Anwendungsidee eine wissenschaftliche Fragestellung
• Methoden
  • Welche Methoden wollen Sie verwenden?
• Datenlagen (falls anwendbar):
  • Wie sehen die Daten aus, wieviel Daten sind Vorhanden?
  • Sind alle Daten schon vorhanden? Falls nicht, erstellen Sie einen Plan B mit öffentlichen Daten.
• Falls, Sie die Arbeit in einer Firma machen wollen:
  • Ist ein fachlich kompetenter Ansprechpartner in der Firma vorhanden?
  • Falls benötigt, ist IT-Infrastruktur vorhanden?
  • Ist es erlaubt die Daten und die Ergebnisse der Arbeit zu veröffentlichen?

Falls das Thema passt, machen wir dann einen ersten Termin aus, um unverbindlich darüber zu sprechen. Bei diesem ersten Gespräch muss der Betreuer der Firma mit dabei sein.

Formulierung einer Disposition

Nach dem ersten Gespräch, formulieren Sie dann eine Disposition aufgrund derer ich dann die Arbeit formal als Betreuer annehme. In dieser Disposition, erweitern Sie die Rohfassung. Das heißt Sie führen Teilfragestellungen ein und erweitern den Methodenteil. Skizzieren Sie auch einen groben Projektplan.

Arbeiten am Institut

Wenn Sie die Arbeit am Institut schreiben, werden Sie entweder von mir direkt oder von einem Doktoranden betreut. Das Thema muss dann in das Forschungsportfolio passen. Auch wenn es nicht immer klappt, ist das Ziel eine Veröffentlichung in einem Journal oder für eine Konferenz oder Workshop.

Forschung

Aktuelle Ausschreibungen finden Sie unter: http://www.ios.htwg-konstanz.de/jobs-and-projects. Haben Sie Data Analysis oder Deep Learning gehört, können Sie mich auch so gerne anschreiben und nach aktuellen Themen fragen.

Betreuung

• Wir treffen uns in der Regel einmal die Woche, um Fragen zu besprechen.
• Nach etwa 4 Wochen, werden Sie einen Einführungsvortrag halten, bei dem Sie Ihr Projekt der Gruppe (2-10) Personen vorstellen. Dies dient dazu, dass wir alle das gleiche Verständnis haben und evt. neue Ideen zu kreieren.

Allgemeine Hinweise zur Arbeit

Format, Textverarbeitungsprogramm (Word,Google-Docs,LaTeX,…), Zitierweise (IEEE, Harvard,…) und Sprache (Deutsch oder Englisch) ist mir egal. Auf was ich wert lege:

• Schreiben Sie nicht mehr als 30-35 Seiten (inklusive von Figuren und Tabellen) Haupttext (für eine BA) bzw. 45-50 (für eine MA). Versuchen Sie eine “Geschichte zu erzählen”. Alles, was nicht direkt damit zu tun hat, sollte man weglassen oder es gehört in den Anhang.
• Stil: wissenschaftlich, knapp und prägnant (concise)
• Die Figuren sind sehr wichtig und fliessen in die Bewertung ein. Sie müssen eine aussagekräftige Unterschrift / Caption haben (in der Regel mehr als ein Satz). Bei Grafen müssen die Achsen beschriftet sein.
• Alle Variablen in Formel müssen erklärt sein (ich sehe eher Fehler in Formeln als Rechtschreibfehler). Schreiben Sie in LaTex ist https://bochang.me/blog/posts/latex/ eine gute Quelle für den Formelsatz
• Alle abgesetzten Formel (also nicht Text) sollten eine Nummer haben (das erleichtert Diskussion)
• Fehlerbalken müssen, sofern möglich, angegeben werden.
• In der Regel kein Code im Haupttext (eher Pseudocode)
• Arbeit muss das Ausgabedatum und Abgabedatum enthalten
• Wenn keine Geheimhaltung dageben spricht sollte alles (Code und Daten oder download-links) was nötig ist um die Ergebnisse zu reproduzieren in einem öffentlichen git-hub repository liegen.
• Keine Tabellen- / Figurenverzeichnisse. Allerdings gerne ein Abkürzungsverzeichniss dort auch Symbole angeben (z.B. $p(x)$ Dichte der Zufallsvariable x)
• Lassen Sie die Arbeit noch von jemand anderen Korrekturlesen. Gute Quellen für Rechtschreibungs- und Grammatik-Korrektur sind Duden Mentor (deutsch) oder Grammarly (englisch)

Ein gutes Beispiel für eine Master Arbeit ist die Arbeit von Ivonne Kovylov https://github.com/IvonneKo/Master_Thesis/blob/main/Thesis_MSI_Kovylov_.pdf

Weitere gute Quellen sind

Beispielglieder einer MA (im Prinzip auch für BA): https://git.ios.htwg-konstanz.de/ios_public/thesis_teamprojekt_templates/-/blob/master/thesis.pdf unter https://git.ios.htwg-konstanz.de/ios_public/thesis_teamprojekt_templates/ finded man die LaTeX Quellen