Abschlussarbeiten
Informationen zu Abschlussarbeiten
Der Lehrstuhl für KI in den Wirtschaftswissenschaften (CAI) konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Methoden und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um drängende Probleme in einer Reihe von Anwendungsbereichen anzugehen – von der öffentlichen Gesundheit und Wirtschaft über Finanzen bis hin zu den Medizinwissenschaften.
Als allgemeine Richtlinie gilt, dass eine Masterarbeit, die am CAI geschrieben wird, über die Anwendung einer bestehenden Methode auf ein empirisches Problem hinausgehen sollte. Sie sollte die Anpassung, Erweiterung oder Modifizierung einer bestehenden Methodik, eines Algorithmus oder eines Lerners beinhalten, um die Forschungsfrage besser zu beantworten.
Wenn Ihr Interesse in erster Linie darin besteht, ein offenes Problem in den Bereichen Wirtschaft, Finanzen oder Marketing zu untersuchen und bestehende ML/AI/statistische Methoden darauf anzuwenden, wenden Sie sich bitte an Kollegen, deren Forschungsschwerpunkt auf diesen Bereichen liegt. Innerhalb des CAI kann ein Projekt, das nur bestehende Methoden auf empirische Daten anwendet, für eine Bachelorarbeit geeignet sein, wird jedoch wahrscheinlich nicht den Erwartungen an eine Master- oder Doktorarbeit entsprechen.
Wir sind sehr offen hinsichtlich der Wahl der Ausgangsmethoden – zum Beispiel Ensemble-Lerntechniken, große Sprachmodelle, neuronale Netze, Boosting oder hierarchische Modelle. Nebenbei bemerkt entwickeln wir keine Theorie im Bereich der Bayes'schen Statistik/Bayes'schen ML, aber wir verwenden gerne Bayes'sche Methoden für Benchmarking oder Sensitivitätsanalysen.
Bei spezifischeren Fragen zum Verfassen einer Bachelor-, Master- oder Doktorarbeit am CAI lesen Sie bitte zunächst die unten stehenden häufig gestellten Fragen (FAQ), bevor Sie sich an Katarzyna oder Philipp wenden. Dort finden Sie höchstwahrscheinlich eine Antwort auf Ihre Frage.
Weitere Informationen: Leitfaden der Fakultät zum wissenschaftlichen Arbeiten | Moodle Seite des Data Science Research Seminar
Bachelor
Schreibzeitraum: 60 Kalendertage.
Länge: ca. 60.000 Zeichen ohne Leerzeichen (ca. 25 bis 30 Seiten ohne Anhang).
Eine Bachelorarbeit am Lehrstuhl für KI in den Wirtschaftswissenschaften folgt in der Regel der Struktur einer kurzen Forschungsarbeit. Die Details können je nach Thema variieren, aber ein Standardaufbau umfasst:
- Einleitung – Vorstellung der Forschungsfrage, Motivation und Ziele
- Hintergrund und verwandte Arbeiten – Zusammenfassung des theoretischen Hintergrunds und kurzer Überblick über bestehende Methoden oder Literatur
- Methodik – Beschreibung der gewählten Methode oder des gewählten Algorithmus sowie etwaiger Anpassungen oder Implementierungsdetails
- Daten und empirische Studie – Vorstellung des Datensatzes und Erläuterung, wie er zur Veranschaulichung oder zum Testen der Methode verwendet wird
- Ergebnisse und Diskussion – Präsentation der Ergebnisse, Interpretation und Erörterung der Einschränkungen
- Schlussfolgerung – Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und Vorschläge für die weitere Arbeit
- Anhänge (z. B. Codeausschnitte, zusätzliche Abbildungen oder Tabellen) und Literaturangaben sollten nach Bedarf beigefügt werden.
Bitten lesen Sie den Leitfaden der Fakultät zum wissenschaftlichen Arbeiten bei weiteren Fragen bezüglich Bachelorarbeiten an unserer Fakultät.
Für eine Bachelorarbeit muss der theoretische Anteil nicht besonders umfangreich sein. Themen, die die Anwendung von KI, ML oder statistischen Methoden auf empirische Daten beinhalten, sind geeignet, sofern die untersuchten Daten oder Parameter interessant und gut begründet sind.
Master
Schreibzeitraum: 90 Kalendertage.
Länge: ca. 110.000 Zeichen ohne Leerzeichen (ca. 60 Seiten ohne Anhang).
Der Aufbau einer Masterarbeit ähnelt dem einer Bachelorarbeit. Die Komponenten Methodik und/oder Daten und empirische Studie müssen jedoch ein klares neues Element enthalten, zum Beispiel:
-
neue theoretische Entwicklungen, die bestehende Ansätze in der Literatur erweitern oder verfeinern
-
innovative oder umfassende Sensitivitätsanalysen
-
robuste und gut konzipierte Simulationsstudien
Eine gute Masterarbeit sollte Originalität und eigenständiges Denken demonstrieren. Im Idealfall kann sie zu einer wissenschaftlichen Arbeit weiterentwickelt werden, die für die Veröffentlichung in einem Journal für Statistik, ML oder KI geeignet ist.
Ph.D.
Unser Lehrstuhl konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Methoden und Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.
Wenn Ihr Forschungsinteresse im Rahmen Ihrer Promotion auf der Anwendung bestehender Methoden auf wirtschaftliche oder finanzielle Themen liegt, wenden Sie sich bitte an unsere Kollegen, die auf diese Bereiche spezialisiert sind.
Wenn Sie jedoch an einer Promotion interessiert sind, deren Schwerpunkt auf der Entwicklung neuer Methoden und Algorithmen liegt, wenden Sie sich bitte an Katarzyna. Dies gilt sowohl für Bewerber, die bereits eine Finanzierung gesichert haben, als auch für diejenigen, die dies noch nicht getan haben.
Allgemeine Informationen zu Promotionen an unserer Fakultät finden Sie hier:
FAQ (Häufig gestellte Fragen)
Gibt es weitere Fähigkeiten, die ich besitzen sollte?
Offenheit und eine forschungsorientierte Denkweise sind wichtig. Grundkenntnisse im Programmieren (in einer beliebigen Programmiersprache) sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.
Gibt es ein festes Startdatum für meine Thesis?
Nein, wir nehmen derzeit Studierende das ganze Jahr über auf.
Gibt es etwas, das ich bei der Wahl des Startzeitpunkts meiner Arbeit beachten sollte?
Bitte beachten Sie, dass persönliche Treffen in den Sommerferien aufgrund von Konferenzen, Forschungsaufenthalten etc. nur eingeschränkt möglich sind. Wenn Sie also eine enge Zusammenarbeit mit Ihrer Betreuerin oder Ihrem Betreuer wünschen, planen Sie Ihre Arbeit idealerweise so, dass der Großteil der Schreibphase während der Vorlesungszeiten liegt. Außerdem könnte es hilfreich sein, vor dem Schreiben dieses YouTube-Video anzuschauen.
Es ist sinnvoll, im Voraus zu planen. Allerdings muss nicht viel lange im Voraus erledigt werden. Bitte beachten Sie, dass wir die Themen nach dem First-come, first-served-Prinzip vergeben. Das bedeutet, dass wir keine Themen für Studierende reservieren, die erst mehrere Monate später ihre Abschlussarbeit beginnen möchten. Sie können jedoch gerne ein eigenes Thema vorschlagen. In solchen Fällen können wir das Thema vor dem offiziellen Beginn der Arbeit festlegen.
Wir können keine Empfehlungen für Programme an anderen Universitäten geben. Informationen zu den Zulassungsvoraussetzungen für Masterprogramme an unserer Fakultät finden Sie hier.
Wie melde ich meine Abschlussarbeit an?
Um sich für die Abschlussarbeit anmelden zu können, müssen Sie zunächst bestimmte Voraussetzungen erfüllen (bestimmte Module abgeschlossen und eine bestimmte Anzahl an ECTS erworben haben – abhängig von Ihrem Studiengang). Zur Überprüfung können Sie das Prüfungsbüro konsultieren. Danach erhalten Sie beim Prüfungsbüro das Anmeldeformular für die Abschlussarbeit. Füllen Sie es aus und legen Sie es Ihrer Betreuerin oder Ihrem Betreuer zur Unterschrift vor. Sobald das Formular unterschrieben ist, reichen Sie es beim Prüfungsbüro ein – entweder persönlich während der Sprechzeiten oder per Post. Sie erhalten eine Kopie des bearbeiteten Formulars zurück, sobald das Prüfungsbüro den Vorgang abgeschlossen hat.
Gibt es bestimmte Forschungsbereiche, aus denen die Themen ausgewählt werden?
Wir konzentrieren uns in erster Linie auf die Entwicklung neuer statistischer, ML- und AI-Methoden zur Schätzung von Zielparametern in Situationen mit Datenknappheit, fehlenden Daten oder strukturierten Daten (z. B. kausale Inferenz, Umfragestatistik, semi-supervised Learning, fehlende Daten und Imputation, hierarchische oder mehrstufige Daten).
Die spezifische Methode, der Algorithmus oder Lernansatz wird beim Beginn der Arbeit festgelegt. In dieser Hinsicht sind wir sehr offen, entwickeln jedoch keine Bayes’sche Methodik (siehe Allgemeine Hinweise oben).
Ein guter Einstiegspunkt ist die Themenliste auf der Moodle-Seite für das Research Seminar in Data Science. Wenn Sie inspiriert sind, schreiben Sie bitte eine E-Mail an Katarzyna, um Ihre Interessen zu besprechen.
Kann ich ein eigenes Thema vorschlagen?
Ja, das können Sie – tatsächlich ist dies sehr empfehlenswert, da die Arbeit an einem Thema, das Sie wirklich interessiert, motivierender ist und mehr Spaß macht.
Der Schwerpunkt des Lehrstuhls für AI in Business and Economics (CAI) liegt auf der Entwicklung neuer AI-, ML- und statistischer Methoden oder Algorithmen, die vielseitig genug sind, um offene Fragen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu bearbeiten. Anders ausgedrückt: Unsere Forschung ist methoden- und algorithmusgetrieben, nicht primär von einer spezifischen empirischen Fragestellung geleitet.
Daher mag die Anwendung bestehender Methoden auf neue Datensätze für eine Bachelorarbeit geeignet sein, ist für eine Masterarbeit jedoch meist nicht ausreichend (es sei denn, die Arbeit beinhaltet sinnvolle methodische Erweiterungen) und für eine Doktorarbeit bei Katarzyna auf jeden Fall nicht ausreichend.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten zu erhalten. Beispiele sind:
- Die Masterarbeit wird in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen geschrieben, das Daten bereitstellt
- Die Daten werden während der Arbeit selbst erhoben (z. B. über den Zugriff auf APIs von Datenanbietern wie Twitter oder Web-Scraping)
- Die Daten stammen aus akademischen Data-Mining- oder Prognosewettbewerben (KDD Cup, Data Mining Cup, NN3 oder NN5 Competition etc.) oder von einem Kaggle-Wettbewerb (www.kaggle.com)
Ein erweitertes Abstract ist typischerweise zwei bis vier Seiten lang und sollte Folgendes klären:
- Welche Forschungsfrage(n) Sie analysieren möchten
- Die wissenschaftliche und praktische Bedeutung Ihres Themas
- Wie Ihre Arbeit zur bestehenden Literatur beitragen wird
Zusätzlich sollte das Abstract eine kurze Liste relevanter Literatur enthalten.
Gibt es eine Vorlage, die ich für die Bachelor- oder Masterarbeit verwenden kann?
Eine offizielle Vorlage gibt es nicht. Wir empfehlen jedoch dringend, sich Vorlagen von Forschungsarbeiten anzusehen, die in Top-Journalen der Statistik oder auf führenden ML/AI-Konferenzen veröffentlicht wurden, wie Annals of Statistics, Biometrika, JRSS B, JASA, NeurIPS, ICLR oder ICML.
Ist eine Zusammenarbeit mit einem Unternehmen möglich?
Wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten oder eine für Ihre Forschung relevante Zusammenarbeit ermöglichen können, ist dies selbstverständlich möglich.
Muss ich meine Arbeit auf Englisch oder Deutsch schreiben?
Die Abschlussarbeit sollte auf Englisch verfasst werden.