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WWI18DSB Aktuelle Data Science-Entwicklungen II

Zeitraum

10.05.2021 - 30.07.2021

Technologische Schwerpunkte

  1. Machine Learning im Kontext von Decentralized Finance.
  2. Natural Language Processing im Kontext von Fancy Flashcards
  3. Web Harvesting using testing frameworks like CodeceptJS
  4. Chat Bot Integrationen im Kontext von Telegram, Slack, Discord, Reddit, Twitter
  5. Truth Finder System leveraging Blockchain based incentive systems (staking) and NLP for the corresponding optional automation
  6. Contributor Assistant (e.g. reward system for valuable open source contributions)

Projektvorschläge

  1. Zum o.g. Technologischen Schwerpunkt 1:
    Entwickle sich selbst optimierende Gambling bots
  2. Zum Technologischen Schwerpunkt 2:
    Entwickle einen FAQ Bot auf Basis von Fancy Flashcards Trainingsdaten
    Entwickle ein Quiz Bot auf Basis von Fancy Flashcards Trainingsdaten
  3. Zum Technologischen Schwerpunkt 3:
    Entwickle eine Webharvesting Lösung zur Datenbeschaffung für eine Event Overview Wenbanwendung - Beispiel folgt in der ersten Vorlesung.
  4. Zum Technologischen Schwerpunkt 4:
    Entwickle Chat Bot Integrationen für o.g. Gambling Bots, Fancy Flashcards und für die Event Overview Wenbanwendung
  5. Zum Technologischen Schwerpunkt 5:
    Entwickle einen Smart Contract für die Binance Smart Chain, welcher es erlaubt auf posts zu staken. Wenn die Mehrheit der Community innerhalb eines bestimmten Zeitraumes zur Einschätzung kommt, dass der Post wahr ist erhalten all jene eine Belohnung, die darauf gesetzt haben. Der Pot ergibt sich aus den jeweils konträren Stakes.

Telegram

https://t.me/joinchat/z7k7YTAlJXE1YmEy

Vorbereitung

Installiere https://brave.com

Struktur der Vorlesung

Zu Beginn der Vorlesung würde ich ca. 1,5 Stunden die einzelnen Gruppen deren Fortschritt und deren Challenges vorstellen lassen und daraufhin einige Hintergründe erläutern. Danach würde ich regelmäßig in die Gruppenarbeiten entlassen und einfach per Chat / Meeting Rede und Antwort stehen.

Notenliste

Name GitHub User Ergebnisse Punkte (max: 60) Note
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