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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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|Vorname=Michael
 
|Vorname=Michael
 
|Nachname=Färber
 
|Nachname=Färber
|Akademischer Titel=Dipl.-Inf., B.A.
+
|Akademischer Titel=Dr.
 
|Kürzel=mfa
 
|Kürzel=mfa
|Forschungsgruppe=Wissensmanagement
+
|Forschungsgruppe=Web Science
|Stellung=Wissenschaftlicher Mitarbeiter
+
|Stellung=Vertretungsprofessor
|Ehemaliger=False
+
|Ehemaliger=Nein
|Telefon=+49 721 608 479 46
+
|Telefon=+49 721 608 465 92
|Email=michael.faerber(at)kit.edu
+
|Email=michael.faerber@kit.edu
|Raum=250
+
|Raum=5A-15
 
|Hinweis DE=Sprechstunde nach Vereinbarung
 
|Hinweis DE=Sprechstunde nach Vereinbarung
|Bild=M Faerber.jpg
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|Bild=Michael_Faerber_2019.png
|Info=Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:
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|Info=<br />
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Michael Färber ist seit 01.10.2020 Vertretungsprofessor der Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB.
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== Forschung ==
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Michael Färbers Forschungsinteressen:
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* '''Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing)''',
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* '''Machinelles Lernen (machine learning)''' und
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* '''Wissensrepräsentation (z.B. Semantic Web)'''.
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Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich '''scholarly data mining'''. Mehr Informationen finden sich auf seiner '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage]''' und auf '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''.
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Online-Demonstrationssysteme''':
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org/
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Kürzlich entwickelte und veröffentlichte '''Datensätze''':
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
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== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
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Offene '''Hiwi-Stelle''' im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [https://aifb.kit.edu/images/1/1b/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2020_v2.pdf].
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Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''':
 
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Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen zu Themen wie
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* Natural Language Processing (NLP) / Text Mining
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* Angewandtes Machine Learning
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* Semantic Web / Linked Data
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* Big Data
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* Data Science
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gerne willkommen.
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Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im '''Ausland''' (z.B. Japan, Italien, Frankreich) geschrieben und vom DAAD gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Mehr Informationen unter [[Web_Science/DAAD-Stipendium]].
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|Info EN=<br />
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Michael Färber is substitute professor of the research group Web Science at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020.
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== Research ==
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Michael's research interests:
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* '''natural language processing''',
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* '''machine learning''', and
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* '''knowledge representation (e.g., Semantic Web)'''.
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His current main focus is on '''scholarly data mining'''. More information can be found at his '''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber homepage]''' and on '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''.
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Recently developed '''demonstration systems''':
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* '''PaperHunter''': http://paperhunter.net
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* '''ScholarSight''': http://scholarsight.org
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* '''Linked Crunchbase''': http://linked-crunchbase.org/
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<br />
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Recently created '''data sets''':
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* '''unarXive''': http://unarxive.org
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* '''Microsoft Academic Knowledge Graph''': http://ma-graph.org
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== Open Positions and Theses ==
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Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https://aifb.kit.edu/images/1/1b/HiWi-Ausschreibung_ML_NLP_2020_v2.pdf]
  
Anfragen zu weiteren Abschlussarbeitsthemen gerne willkommen!
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Current calls for '''Bachelor/Master thesis''':
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{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]] [[Betreuer::Michael Färber]] [[Abschlussarbeitsstatus::Offen]]
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| ?Titel
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|}}
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All topics are open to English and German-speaking students.
  
Lehre im WS 2013/14:
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Many of the thesis topics can also be written at a partner institution '''abroad''' (e.g. in Japan, Italy, France) and funded by the DAAD, given that the application is made one year in advance. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]].
* [http://www.aifb.kit.edu/web/Pr%C3%BCfung/Seminare/WS2013/SMW SMW-Seminar]
+
|KIT Kompetenzfeld1=Cognition and Information Engineering
* Angewandte Informatik I
+
|Publikationen anzeigen=Ja
|Info EN=Theses inquiries welcome!
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|Vorträge anzeigen=Nein
|KIT Kompetenzfeld1=Algorithm, Software and System Engineering
 
|Publikationen anzeigen=True
 
|Vorträge anzeigen=False
 
 
|Organisation=AIFB, KIT
 
|Organisation=AIFB, KIT
|Abschlussarbeiten anzeigen=False
+
|Abschlussarbeiten anzeigen=Ja
 
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 
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{{Forschungsgebiet Auswahl
 
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|Forschungsgebiet=Text Mining
 
|Forschungsgebiet=Text Mining
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|Forschungsgebiet=Data Science
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|Forschungsgebiet=Künstliche Intelligenz
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|Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung
 
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Aktuelle Version vom 10. Oktober 2020, 17:25 Uhr

Michael Faerber 2019.png


Michael Färber ist seit 01.10.2020 Vertretungsprofessor der Forschungsgruppe Web Science am KIT-Institut AIFB.


Forschung

Michael Färbers Forschungsinteressen:

  • Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
  • Machinelles Lernen (machine learning) und
  • Wissensrepräsentation (z.B. 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].

Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

 Titel
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4421Implementing an Approach for Linking Text to the Knowledge Graph Wikidata
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks
Thema4482How Do Successful Startups Look Like? Predicting the Success of Startups and Tech Companies
Thema4520Learning Machine Learning-based Embeddings for Entities, States, and Events
Thema4554Google, Microsoft, & Co. – How Big is the Influence of Enterprises on Computer Science Research?
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs


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.
Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im Ausland (z.B. Japan, Italien, Frankreich) geschrieben und vom DAAD gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.


Publikationen
Publikationen


Abschlussarbeiten
Abschlussarbeiten


Tools

KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction


Datasets

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


Aktive Projekte
Transparent.png

AI in Peacemaking
Externer Link: https://mediatingmachines.com/

Digilog-logo.png

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

ProData Logo JPG.JPG.png

ProData
Externer Link: http://www.pro-data.org





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


KIT Funktionen und Kompetenzfelder

Cognition and Information Engineering