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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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|Info=Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.
 
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== Forschung ==
  
 
Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
 
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'''Seminar''' "Knowledge Discovery and Data Science" im SS2020 -- hier bewerben:
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== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
* 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: [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].
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gerne willkommen.
 
gerne willkommen.
 
|Info EN=Michael Färber is a postdoctoral researcher with an assistant professorship role in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science group at the Institute AIFB of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany, since April 2019.
 
|Info EN=Michael Färber is a postdoctoral researcher with an assistant professorship role in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science group at the Institute AIFB of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany, since April 2019.
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== Research ==
  
 
Michael's research interests are in  
 
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''unarXive''': http://unarxive.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
 
  
 
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'''Seminar''' "Knowledge Discovery and Data Science" in SS2020 -- apply here:
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== Open Positions and Theses ==
* https://portal.wiwi.kit.edu/ys/3340 (for Master students)
 
* https://portal.wiwi.kit.edu/ys/3341 (for Bachelor students)
 
 
 
  
 
Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]
 
Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://www.aifb.kit.edu/images/c/cb/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2019.pdf]

Version vom 25. April 2020, 18:29 Uhr

M Faerber 2019.jpg

Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.


Forschung

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:

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:



Offene Stellen & Abschlussarbeiten

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
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4648Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast
Thema4772GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model?
Thema4864Quantum Computing for Natural Language Processing
Thema4909Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs
Thema4910Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition
Thema4977Knowledge 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.


Publikationen
Publikationen


Abschlussarbeiten
Abschlussarbeiten


Tools

FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction


Datasets

AWARE Ontology, CrunchBase Knowledge Graph, KORE 50^DYWC, Microsoft Academic Knowledge Graph, NewsBias2020, UnarXive, XLiD-Lexica


Aktive Projekte
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ChemKB

Digilog-logo.png

digilog@bw
Externer Link: https://digilog-bw.de

IIDI Logo.png

IIDI

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KD4RE

Kiglis logo.png

KIGLIS
Externer Link: http://www.kiglis.de/

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KIWI
Externer Link: https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/kiwi.html

Transparent.png

TruthfulLM





Forschungsgebiete
Semantische Suche, Wissensrepräsentation, Maschinelles Lernen, Text Mining, Semantische Annotation, Informationsextraktion, Natürliche Sprachverarbeitung, Digitale Bibliotheken, Knowledge Discovery, Data Mining, Künstliche Intelligenz, Data Science, Semantic Web, Trustworthy AI


KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Cognition and Information Engineering