Tutorial Seminar - klerings/ines-wiki GitHub Wiki
#Lehre #Seminar
- Allgemeine Informationen (veröffentlicht auf der InES-Website)
- Folien für Kick-off-Meeting
- Folien mit Review Guidelines
- Excel-Liste mit Teilnehmern, Themen, Betreuern, Seminarverlauf und Noten
- Templates für Reviews
- Zwei Monate vor Vorlesungsbeginn: Entscheidung für oder gegen Seminar (InES als Ganzes) und für oder gegen einzelne Themen (jeder Mitarbeiter)
- Sobald die Entscheidung für das Seminar getroffen ist: Ordner auf dem Share anlegen und Dokumente vom letzten Seminar kopieren und anpassen
- Bis einen Monat vor Vorlesungsbeginn: Vorbereitung der Informationen für die Website (Ablauf und Themen)
- Ein Monat vor Vorlesungsbeginn: E-Mail an Studentenverteiler (über Frau Czanderle)
- Zwei Wochen vor Vorlesungsbeginn: Auswahl von Bewerbern, ggf. Verlängerung der Frist und mehr Werbung
- Zwei Wochen vor Vorlesungsbeginn: Zu- und Absagen an Bewerber
- In der ersten oder zweiten Vorlesungswoche: Kick-off-Meeting und individuelle Projektplanung, Festlegung des Präsentationstermins
- Vier Wochen vor Ende des Seminars: Erinnerungsmail mit Terminen und Hinweisen für Reviews
- Drei Wochen vor Ende des Seminars: Verteilung der abgegebenen Papers an die Reviewer und Schreiben der eigenen Reviews
- Zwei Wochen vor Ende des Seminars: Verteilung der Reviews an die Autoren, ggf. Nachbesprechung mit dem eigenen Teilnehmer
- Eine Woche vor der Präsentation: Nochmaliger Hinweis auf die Kick-off-Folien zur Vorbereitung (Zielpublikum, Inhalt und Aufbau der Präsentation, aktive Teilnahme an der Diskussion, …)
- Zum Ende des Seminars: Bewertung von Präsentationen und Papers
- 25% Final Seminar Paper (before reviews)
- 25% Reviews und Diskussion (während der Präsentation)
- 25% Präsentation
- 25% Camera-ready Paper
- Auf der Website keine Betreuernamen nennen
- Reviews anonymisiert einreichen lassen (ggf. Dateien nochmals neu abspeichern, um Metadaten zu überschreiben)
- Frühzeitig Präsentationstermin festlegen, um Verfügbarkeit einer prüfungsberechtigten Person zu gewährleisten und Konflikte mit Klausuren zu vermeiden
- Evtl. genaue Zeit und Zeitzone bei Deadlines erwähnen
- Mehrmals im Laufe des Seminars darauf hinweisen, dass eine aktive Teilnahme sich auf die Note auswirkt (Diskussion während der Präsentation, aussagekräftige Reviews)
Dear XXX,
I am happy to inform you that you have been accepted for the InES Seminar <Semester>. Your assigned topic is XXX under the supervision of XXX (e-mail: XXX).
We are looking forward to seeing you at the Kick-off Meeting on <Datum> at the InES (L15, 1-6, Room 422/423).
Best regards,
XXX
Dear XXX,
Thank you for your interest in the InES Seminar <Semester>. Unfortunately, I have to inform you that all available places for this seminar are taken.
Best regards,
XXX
Dear XXX,
As previously announced, you find attached two Seminar Papers which you are expected to review according to the Review Guidelines and using the Review Template that you have received by e-mail.
Please hand in your reviews by Sunday, November 10 (23:59 CET) by sending them to me via e-mail.
Please keep in mind that the primary objective of the reviews is to help the author of the paper to refine their work. Therefore, make sure that your comments are as helpful and constructive as possible.
If you have any further questions, please feel free to contact me.
Best regards,
XXX
Dear XXX,
Please find attached the two reviews for the submitted version of your seminar paper.
The reviews are supposed to help to in refining your paper. Therefore, consider how you can best use them and try to integrate their feedback into your paper.
Remember that the final presentation session will take place on Monday, November 18 (10:15 – 12:15) and that the final version of the paper is due on Friday, December 06 (23:59 CET).
If you have any questions about the reviews, please contact me.
Best regards,
XXX
| FSS 2019 | - Definition of emergent systems (Kristian Kolthoff) - Coordination in Multi-Agent Software Systems (Michael Pernpeintner) - Information extraction from source code (Christian Schindler) - Methodology of conducting and reporting a Case Study (Nils Wilken) - Quo vadis IoT component integration (Fabian Burzlaff) |
| HWS 2019/20 | - Current Trends in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (Michael Pernpeintner) - Machine learning techniques for preference learning in pervasive and autonomous systems (Nils Wilken) - Policy Enforcement Approaches (Christian Schindler) - Microservice architectures - Integration/Composition and Security - Challenges and Solutions (Nils Wieber) |
| FSS 2020 | - Explainable Artificial Intelligence (Sascha Marton und Christian Bartelt) - Micro-Service Composition for Open Software Systems (Fabian Burzlaff) - Applications of current NLP Technologies in Requirements Engineering (Kristian Kolthoff) |
| HWS 2020 | TBD |