Kursets formål er at gøre de studerende i stand til at visualisere komplekse datasæt og anvende de mest brugte strategier for at evaluere følelser og humør i medier (fx tekst, musik, billeder, osv). Den studerende vil kunne anvende og evaluere simple machine learning teknikker (fx ikke-negativ matrix faktorisering, dokument klassifikation, decision trees) og analysere netværks dynamik. Medier beskrives via features dannet udfra højniveau programmeringssprog og APIer. Kurset giver en konceptuel basis for at kunne modellere sociale data.
Læringsmål:
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
Evaluere og tilgå forskellige typer af online data til brug for datavisualisering.
Definere fundamentale principper for præsentation af visuel information og anvende disse principper til at danne visualiseringer af komplekse datasæt.
Anvende og diskutere hovedstrategierne for at bestemme humør i medier (fx tekst, musik, billeder, osv).
Analysere latente semantiske relationer i indhold og anvende basale machine learning metoder (baseret på latent semantik) til at udføre affektiv computing.
Anvende non-negativ matrix faktorisering til at udlede uafhængige features fra medier.
Anvende dokumentklassifikation til at kategorisere og analysere inholdet af sociale datasæt - og evaluere resultaterne.
Anvende decision trees til at udlede underliggende mønstre i adfæren fra sociale datasæt og evaluere resultaterne.
Kvantificere relationerne i sociale netværk med henblik på at analysere deres dynamik ved brug af metode fra kompleks netværksteori.
Kursusindhold:
Kurset er baseret på at beherske værktøjer til at analysere datasæt dannet på baggrund af online sociale interaktioner. Kurset er struktureret omkring korte forelæsninger kombineret med praktiske øvelser, samt en høj grad af selvstændigt projektarbejde.
Mulighed for GRØN DYST deltagelse:
Kontakt underviseren for information om hvorvidt dette kursus giver den studerende mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk/kursustilmelding.aspx
