Sommersemester 21

In der Vorlesung Intelligent User Interfaces werden aktuelle Forschungsthemen vermittelt, die sich an der Schnittstelle zwischen Mensch-Computer Interaktion und maschinellem Lernen befinden. Dabei werden unterschiedliche Arten von User Interfaces behandelt (z.B. natürliche Sprachverarbeitung, Gestensteuerung, adaptive Interfaces). Das Ziel ist es Studierenden die Kompetenz zu vermitteln existierende User Interfaces zu bewerten, selbst zu implementieren und zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich abzuschätzen.

Die Vorlesung findet als Blockveranstaltung statt. Insgesamt sollen Studierende an drei angebotenen Blöcken teilnehmen, in denen Inhalte im Vorlesungsstil vorgestellt und diskutiert werden. Nach jedem Block erfolgt ein praktischer Teil, in dem sich Studierende in Gruppen von drei Personen mit einer thematisch-vorgegebenen intelligenten Nutzungsschnittstelle beschäftigen und eine Implementierung dieser erarbeiten. Die Veranstaltung endet mit einer Präsentation aller umgesetzen Projekte und einer mündlichen Prüfung.

Der erste Termin ist Mittwoch der 14. April 2021 um 10 Uhr. Klicken Sie hier um zum Moodlekurs zu gelangen (Schlüssel: iui-ss2021). Der Zoom-Link für den ersten Termin ist unter Ankündigungen zu finden.

Die Studierenden

• besitzen fundierte Kenntnisse über existierende intelligente Nutzungs-schnittstellen und könne diese hinsichtlich technischer Anforderungen und möglicher Einsatzszenarien bewerten
• verfügen über die Kompetenz intelligente Nutzungsschnittstellen in unterschiedlichen Kontexten zu implementieren
• haben eine umfassendes Verständnis für Implikationen die sich aus der Anwendung intelligenter Nutzerschnittstellen ergeben
• können zukünftige Entwicklungen im Bereich der intelligenten Nutzungsschnittstellen abschätzen

Inhaltlich werden die folgenden Themen der Reihenfolge nach behandelt:

• The Human Body as Input
  • Gestures
  • Hand-Tracking
  • Text Processing
• Supporting the User
  • Recommender Systems
  • Usable Security
  • Context Aware Interaction
• Autonomous Systems and Ethics
  • Explainable AI
  • Bias and Ethics in Intelligent User Interfaces
  • Trust and Takeover in Autonomous Driving

Literaturangaben und Links werden individuell bei der Vorstellung der einzelnen Themen bekannt gemacht.

Portfolioprüfung

Bei der Vorlesung handelt es sich um ein Vertiefungsmodul für den Bachelor-Studiengang "Angewandte Informatik." Die Veranstaltung kann leider nicht von Studierenden aus dem Masterstudium belegt werden.

Im HCI Kolloquium werden Vorträge zu aktuellen Themen der Mensch-Computer Interaktion gehalten. Dies beinhaltet Vorträge von Doktoranden zu aktuellen Forschungsthemen sowie von Studierenden, die Abschluss- und Projektarbeiten in der HCI Gruppe absolviert haben.

Application Deadline: 15. April 2021

To apply please send an e-mail to Jonas Auda.

Title: Seminar 2021

Topics will be assigned at the beginning of the course. State your name, matriculation number, course of study, and credit points needed.

Note: Sessions throughout the semester are mandatory to attend.

With the increasing number of ubiquitous devices, authentication and identification remain critical for data privacy protection. Typical authentication techniques such as PIN/Passwords do not scale to different computing environments with several users (e.g., authentication on smart glasses using alphanumeric passwords is cumbersome). Looking for an easier and more pleasant solution, previous studies showed that each human has unique body movements that can distinctively identify them among other people. Such behaviors include but are not limited to walking patterns (e.g., gait), keystroke dynamics (e.g., how a user types on a keyboard), touch screen interactions (e.g., where and how the phone is touched), and many others. Considering behaviors as biometric features is a promising approach due to their scalability among several devices and multiple users.

However, it is still an open question of how robust these techniques are against malicious attacks, specifically mimicry attacks (i.e., an attack in which the user tries to copy a certain behavior). For example, an attacker attempting to penetrate the system might study and imitate user’s walk.

In this project, we target behavioral biometrics as robust identification features, and investigate how such systems can be tricked by attackers to receive unauthorized access. The idea is to build a training application that supports an attacker in a playful way. By creating games in Virtual and Augmented Reality, we explore how such games can be used to support an attacker and trick an authentication system based on behavioral biometrics.