Bachelor-projecten

In het derde jaar van de Bachelor-studie moet een Bachelor-project van 11 ECTS (studiepunten) gedaan worden. Onderstaande onderwerpen sluiten aan op vakken als Algoritmiek, Datastructuren, Data mining en Kunstmatige intelligentie. Er is een wat meer formele uitleg betreffende het Bachelor-project, en ook informatie over het "klasje".
De omschrijvingen zijn expres erg kort gehouden. De projecten worden in overleg uitgevoerd — na uitvoerige voorbespreking. Er zijn alleen projecten voor individuele studenten, niet voor groepen. Studenten mogen alleen aan een Bachelor-project beginnen als ze van de studieadviseur toestemming hebben gekregen; hiervoor moeten minstens 70 van de 120 EC studiepunten uit tweede en derde jaar van de studie Informatica behaald zijn (en uiteraard de propedeuse).
Sommige Bachelor-projecten kunnen ook als (groter) afstudeerproject gedaan worden voor 43 studiepunten. Of als onderzoeksproject, voor 17 studiepunten. Of zelfs als literatuuronderzoek (projectstudie), voor 20 studiepunten.

Enkele mogelijke Bachelor-projecten — in willekeurige volgorde — zijn:

Sequentiële patronen in series eiwitten [Data mining, Bioinformatica] (REEDS EERDER GEKOZEN)
Lees bijvoorbeeld (al weer verouderd ...) hier. Verschillende andere projecten in deze sfeer beschikbaar. Vaak algoritmen met strings; suffix trees, suffix arrays, boek van Gusfield. Samenwerking met Hendrik Jan Hoogeboom.
Water [Data mining, Kunstmatige intelligentie] (REEDS 2x GEKOZEN)
We hebben allerlei gegevens van Rijkswaterstaat. Daar liggen vele interessante problemen. Hoe kunnen we neurale netwerken inzetten?
Neuraal winkelen [Data mining, Kunstmatige intelligentie] (REEDS EERDER GEKOZEN)
1. Lees neursupp.pdf.
2. Programmeer dit uit.
3. Test het op echte en kunstmatige data.
Supermarkt [Data mining] (REEDS GEKOZEN)
Van een supermarkt zijn gedurende een bepaalde periode alle aankopen per winkelwagentje opgeslagen. Uit deze gegevens wil je bijvoorbeeld de volgende informatie krijgen:
1. Kun je een persoon aan de inhoud van zijn/haar winkelwagentje herkennen? [Clusteren]
2. Vind regels zoals: als iemand chips en bananen koopt, dan koopt hij ook bier. [Associatieregels]
Dames op schaakbord [Algoritmen] (REEDS GEKOZEN)
1. Update de database met referenties naar dit probleem. (GEDAAN)
2. Zoek naar rotatie-invariante oplossingen.
3. Onderzoek het (N+1)-queens probleem.
Torens van Hanoi [Algoritmen]
Zet een database op met referenties naar dit probleem (vergelijk Dames op schaakbord).
Sudoku en Japanse puzzels [Algoritmen]
Zet een database op met referenties naar deze problemen (vergelijk Dames op schaakbord en Heaps).
En hoeveel 16 bij 16 Sudoku zijn er? Of op hoeveel manieren kun je met polyomonoes van N groot het M bij N bord bedekken? (REEDS GEKOZEN)
Bekijk dit artikel en ook dit verhaal; ga hierop door.
Website met boektitels [Data mining]
We onderhouden hier de website VN Detective en Thrillergids ... 10000 titels. Ideeën zijn welkom, bijvoorbeeld:
1. Analyseer de access log van deze site.
2. Laat gebruikers in gecontroleerde mate informatie toevoegen.
3. Geef gebruikers adviezen, wellicht via nearest neighbour technieken (Collaborative filtering, Recommender systems).
4. Voeg "automatisch" plaatjes en andere zaken (links?) toe.
Films aanraden [Data mining] (REEDS EERDER GEKOZEN)
Zie website (Collaborative filtering, Recommender systems).
Spel [Kunstmatige intelligentie]
1. Bekijk een spel [IN OVERLEG], zoals Chomp of Poker. (NB Chomp en Poker zijn voorbeelden, die al eens gekozen zijn.)
2. Zoek uit wat hierover bekend is.
3. Schrijf zelf een programma dat dit spel speelt.
Voor een uiterst complex spel als Go geldt: bestudeer een deelaspect, of een sterk vereenvoudigde versie.
(REEDS GEKOZEN: Go (maar daar valt zoveel aan te doen ...), Sokoban, Stratego, Nurikabe, Kuromasu)
Shortest Common Superstring [Bio-informatica, Algoritmen] (REEDS GEKOZEN)
1. Zoek op WWW informatie over dit probleem.
2. Het gretig algoritme levert een oplossing van maximaal 4 keer de lengte van de optimale. Recent is er weer vooruitgang geboekt: Haim Kaplan and Nira Shafrir, The greedy algorithm for shortest superstrings, Information Processing Letters 93 (2005) 13-17. Probeer dit bewijs te snappen.
3. Geef wellicht een originele aanvulling.
LUMC [Bio-informatica, Kunstmatige intelligentie]
Diverse projecten in samenwerking met het LUMC, het academisch ziekenhuis. Kom eens langs! (één project REEDS GEKOZEN)
Emoties [Kunstmatige intelligentie, Psychologie]
Diverse mogelijkheden. Samenwerking met Joost Broekens.

Als er REEDS (EERDER) GEKOZEN bij staat, is er nu (of eerder) iemand al mee bezig. Soms, vaak zelfs, kan er nog een tweede persoon aan werken.

Voor meer informatie: Walter Kosters of (voor sommige projecten) Jeannette de Graaf.

13 januari 2009 — http://www.liacs.nl/home/kosters/bach/bachwalter.html