| Quantity: | 0V/0Ü/8P SWS |
| Language: | Deutsch |
| Modules: | INF-PM-FPA, INF-04-KP, MINF-04-KP-FG3 |
Das Kickoff-Meeting für das Forschungs- bzw. Komplexpraktikum findet am Uhr mittels Zoom statt.
Im Zuge der Verbesserung von Queryoptimierung in Datenbanksystem erscheinen eine Vielzahl von möglichen Ansätzen mit Machine Learning. Viele diese Komponenten arbeiten auf unterschiedlichen Frameworks und Codebasen. Ziel dieses Praktikums ist es für mehrere Ansätze für Kardinalitätsschätzung in ein Framework zu gießen. Dabei sollen Datenbasis und -schema flexibel gehalten werden, sodass ein weitreichender Einsatz möglich ist.
Die Umsetzung erfordert das Konsolidieren von Datensampling, Queryvektorisierung und das Trainieren und Testen von neuronalen Netzen. Alle Teilschritte sollen außerdem erweiterbar sein. Die Konzepte erfordern eine hohe Kollaboration zwischen den ML-Komponenten und der Datenbank
Die Studierenden sollen grundlegende Programmierkenntnisse besitzen. Pythonkenntnisse sind wünschenswert und Erfahrungen im Umgang mit Neuronalen Netzen sind von Vorteil. Die Umsetzung erfolgt in tensorflow/keras.
Die Kick-off-Präsentation des Praktikums findet zu Beginn des Semesters statt. Der genaue Zeitpunkt wird gesondert bekanntgegeben. Das Praktikum soll als Gruppe absolviert werden. Bei einer Gruppenarbeit erhalten entweder alle Gruppenmitglieder den Forschungspraktikumsschein oder niemand, es sei denn, ein Gruppenmitglied scheidet vorzeitig aus dem Praktikum aus.