Vorlesung Introduction to Intelligent User Interfaces

Dozent: Prof. Dr. Andreas Butz, Prof. Dr. Albrecht Schmidt, Prof. Dr. Sven Mayer
Übungsleitung: Luke Haliburton, Jesse Grootjen
Umfang: 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung
ECTS credits: 6
Sprache: Englisch
Modul: Vertiefende Themen für Master Medieninformatik, Informatik und MCI
Kapazität: max. 50

• Aktuelles
• Termine und Ort
• Inhalte
• Aufgaben
• Empfohlene Vorkenntnisse
• Vorlesungen
• Übungen
• Klausur

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Aktuelles

• 01.02.2022: Die Abschlusspräsentationen werden online stattfinden.
• 19.08.2021: Angesichts der aktuellen Situation, wie wir Präsenzveranstaltungen durchführen dürfen, werden zumindest Teile der Vorlesung, wenn nicht alle, mit hoher Wahrscheinlichkeit in Präsenz gehalten.
• 19.07.2021: Diese Seite befindet sich noch in der Entwicklung, alle Inhalte können sich andern.

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Termine und Ort

• Vorlesung:
  Termin: Do, 12-14 c.t.
  Ort: Geschw.-Scholl-Pl. 1 (M), M 101 - alternativ, via Zoom (interaktive Liveübertragung)
  Erste Vorlesung: 21. Oktober, 2021
• Übung:
  Termin: Mo, 16-18
  Ort: Amalienstr. 73A, Raum: 220 - alternativ, via Zoom (interaktive Liveübertragung)
  Erste Übung: 25. Oktober, 2021

Der Kurs (Vorlesung und Übung) wird in diesem Semester in person angeboten. Alle in person Vorlesungen im Hörsaal werden interaktive Veranstaltungen sein. Interaktive Veranstaltungen werden nicht aufgenommen, jedoch online via Zoom übertragen, sodass eine remote Teilnahme das gesamte Semester über ausreicht.

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Inhalte

The module Intelligent User Interfaces (IUI) looks at current topics within the intersection of human computer interaction and machine learning. The course focuses on the adaptation of techniques originating from machine learning and artificial intelligence for practical applications within the research area of human computer interaction. Topics include (tentative):

• Voice User Interfaces
• Natural Language Processing
• Recommender Systems
• Explainability of Intelligent Systems
• Physiologically-Based Interfaces
• ...

Students are expected to create their own intelligent system (in groups of four) over the course of the semester and present intermediate milestones throughout the tutorials. These include short concept presentations: explain how a new aspect as presented in the lecture integrates into your system; and milestone presentations a week later that showcase the implementation. This cycle repeats bi-weekly. Tutorials will also be used to introduce lecture topics in the form of hands-on exercises.

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Aufgaben

• Attend all classroom events (lectures AND tutorials)
• Presentation of concepts and milestones for the project
• Final project presentation
• Project contribution statement (who in the group did what)
• Exam

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Empfohlene Vorkenntnisse

• Human Computer Interaction
• Machine Learning, e.g. Pratical Machine Learning

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Vorlesungen

Alle Präsenz Sitzungen werden Diskussionssitzungen sein und zusätzliche Inhalte über die Aufzeichnungen hinaus werden bereitgestellt. Präsenz Sitzungen werden nicht aufgezeichnet, sondern nur gestreamt (Folien werden bereitgestellt). Die Aufzeichnungen werden in der Präsenz Sitzung nicht abgespielt, sondern müssen vorab angesehen werden.

Datum	Ort	Thema	Video zum Thema
21.10.	In Präsenz	Introduction to Intelligent User Interfaces
28.10.	In Präsenz	Discussion Artificial Intelligence	Lecture 02
11.11.	In Präsenz	Discussion Deceptive User Interfaces & Voice UI	Lecture 03 Lecture 04
25.11.	In Präsenz	Discussion Intelligent Text Entry	Lecture 05
02.12.	In Präsenz	Discussion Text and Natural Language Processing	Lecture 06
09.12.	In Präsenz	Discussion Context Awareness Interaction in Smart Environments	Lecture 07
20.01.	Nur Online	Discussion Recommender Systems	Lecture 08 Lecture 09 Lecture 10 Lecture 11
03.02.	Nur Online In Präsenz	Discussion Explainable AI, Bias and Ethics, and Q&A	Lecture 12 Lecture 13
10.02.	Nur Online In Präsenz	Final Presentations	Lecture 14

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Übungen

Alle Präsenz Übungen werden nicht aufgezeichnet, sondern nur gestreamt (Folien werden bereitgestellt).

Die Übungen beinhalten unterschiedliche Formate: (1) Live-Coding Sessions, in denen Vorlesungsinhalte praktisch angewendet werden, (2) Project Pitches, in denen Studierende den aktuellen Stand ihres Projekts vorstellen und Feedback erhalten.

Bitte beachten Sie, dass der folgende Übungsplan vorläufig ist und sich im Laufe des Semester noch ändern kann.

Termine mit Anwesenheitspflicht sind mit einem "*" markiert.

Date	Topic
Oct 25 *	Organization, Live Coding Session: Introduction to Python and ML
Nov 01	Live Coding Session + Q&A
Nov 08	Live Coding Session
Nov 15 *	Project Ideation + Q&A
Nov 22 *	1min Project Pitches + Live Coding Session
Nov 29	Live Coding Session + Individual Help for Projects if Needed
Dec 06 *	3min Project Pitches: Show Current Project Status
Dec 13	Live Coding Session + Individual Help for Projects if Needed
Jan 10 *	5min Project Report: Show Current Project Status
Jan 17	Individual Help for Projects if Needed
Jan 24	Introduction to Giving Great Project Presentations, Individual Help for Projects
Jan 31	Individual Help for Projects if Needed
Feb 07	Q&A: Exam preparation

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Klausur

Die Prüfung und Note für das Fach IUI setzen sich aus zwei Teilen zusammen:

• Ihr praktisches Projekt inkl. der Abschlusspräsentation (1/2 der Note)
• Eine Prüfung über die Inhalte der Vorlesung und der übung (1/2 der Note)
  (Schriftliche Prüfung wenn moglich, sonst (online) mündlich)

Die Termine für die Abschlussprüfungen sind wie folgt:

• tbd.
• tbd.