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- Original title:
- Enabling Data Analytics and Machine Learning in Model-Driven Software Engineering of Smart IoT Services
- Translated title:
- Unterstützung von Datenanalyse und maschinellem Lernen zur modellbasierten Softwareentwicklung der smarten IoT-Dienste
- Author:
- Moin, Armin
- Year:
- 2022
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- Fakultät für Informatik
- Advisor:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.)
- Referee:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.); Badii, Atta (Prof.)
- Language:
- en
- Subject group:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Keywords:
- machine learning, internet of things, cyber-physical systems, artificial intelligence, software engineering, domain-specific modeling
- Translated keywords:
- maschinelles lernen, Internet der Dinge, cyber-physische Systeme, künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, domänenspezifische Modellierung
- TUM classification:
- DAT 600; DAT 703; DAT 708
- Abstract:
- The challenge of creating AI-intensive systems extends beyond software engineering, and requires AI Engineering. This doctoral dissertation proposes a novel approach to support enhanced development of smart services for the IoT. We offer abstraction and automation to the software engineering processes, as well as supporting machine learning practices. This is realized in an integrated and seamless manner by implementing an open-source software modeling tool to validate the proposed approach.
- Translated abstract:
- Die Herausforderung, KI-intensive Systeme zu erstellen, geht über das Software-Engineering hinaus und erfordert KI-Engineering. Diese Dissertation schlägt einen Ansatz zur Unterstützung der Entwicklung von smarten Services für das IoT vor. Wir bieten Abstraktion und Automatisierung für die Softwareentwicklung sowie das maschinelle Lernen. Dies wird auf integrierte Weise realisiert, indem ein Open-Source-Software-Modellierungstool implementiert wird, um den vorgeschlagenen Ansatz zu validieren.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660445
- Date of submission:
- 07.06.2022
- Oral examination:
- 20.07.2022
- File size:
- 157608198 bytes
- Pages:
- 187
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220720-1660445-1-6
- Last change:
- 16.08.2022
BibTeX
Occurrences:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2022Schools und FakultätenInformatikInformatik 26 - Professur für Data Analytics and Machine Learning (Prof. Günnemann)