Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Offene '''Hiwi-Stelle''' im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]. | Offene '''Hiwi-Stelle''' im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]. | ||
− | Weitere '''Hiwi-Stelle''' in Zusammenarbeit mit dem ZKM: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141] | + | Weitere '''Hiwi-Stelle''' in Zusammenarbeit mit dem ZKM zum Thema Wissensgraphen: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141] |
Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''': | Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''': |
Version vom 6. April 2020, 20:51 Uhr
Dr. Michael Färber |
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Ehemaliges Mitglied
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Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.
Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Semantic Web.
Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining. Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:
- PaperHunter: http://paperhunter.net
- ScholarSight: http://scholarsight.org
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:
- unarXive: http://unarxive.org
- Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org
Seminar "Knowledge Discovery and Data Science" im SS2020 -- hier bewerben:
- https://portal.wiwi.kit.edu/ys/3340 (für Master-Studierende)
- https://portal.wiwi.kit.edu/ys/3341 (für Bachelor-Studierende)
Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
Weitere Hiwi-Stelle in Zusammenarbeit mit dem ZKM zum Thema Wissensgraphen: [2]
Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
Titel | |
---|---|
Thema4420 | Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen |
Thema4423 | Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks |
Thema4574 | Deep Learning + Knowledge Graphs |
Thema4648 | Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast |
Thema4772 | GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model? |
Thema4864 | Quantum Computing for Natural Language Processing |
Thema4909 | Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs |
Thema4910 | Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition |
Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
- Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
- Angewandtes Machine Learning
- Semantic Web / Linked Data
- Big Data
- Data Science
gerne willkommen.
digilog@bw |
KIGLIS |
KIWI |
Cognition and Information Engineering