Web Science: Unterschied zwischen den Versionen
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The methods are tested in practice together with industrial partners in research projects. The research group works closely with the Information Process Engineering research division of the FZI Research Center for Computer Science (FZI). Furthermore, the research group has numerous connections to national and international research institutions and companies. | The methods are tested in practice together with industrial partners in research projects. The research group works closely with the Information Process Engineering research division of the FZI Research Center for Computer Science (FZI). Furthermore, the research group has numerous connections to national and international research institutions and companies. | ||
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[[Web Science/Ehemalige|Liste ehemaliger Mitarbeiter]] | [[Web Science/Ehemalige|Liste ehemaliger Mitarbeiter]] | ||
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{{Forschungsgruppe Tools und Datasets}} | {{Forschungsgruppe Tools und Datasets}} | ||
Version vom 5. April 2023, 20:45 Uhr
Web Science
Sekretariat: |
Die Forschungsgruppe beschäftigt sich unter der Leitung von Dr. Färber mit Data Science und Web Science. Im Zentrum steht dabei die Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Hierzu zählt die semantische Wissensrepräsentation durch Wissensgraphen, das maschinelle Lernen (z.B. für Such- und Empfehlungssysteme) und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Die Methoden werden vor allem entwickelt und eingesetzt, um die Digitalisierung in Unternehmen durch intelligente Systeme zu unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist die schnelle und einfache Integration von Sensordatenströmen in Industrie 4.0-Anwendungen. Aber auch die Unterstützung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die Umsetzung der FAIR-Prinzipien und die Weiterentwicklung der Wissenschaftskommunikation im Allgemeinen stehen im Mittelpunkt. Beispiele hierfür sind Empfehlungssysteme für wissenschaftliche Publikationen, Datensätze und Methoden, sowie Verfahren zur Quantifizierung der wissenschaftlichen Auswirkungen. Auch Methoden zur Assistenz von Mediatoren in der Friedensstiftung werden zunehmend betrachtet.
Die Methoden werden gemeinsam mit Industriepartnern in angewandten Forschungsprojekten in der Praxis erprobt. Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit dem Forschungsbereich Information Process Engineering des FZI Forschungszentrum Informatik (FZI). Weiterhin bestehen zahlreiche nennenswerte Verbindungen zu nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und Firmen.
Unsere Partnerinstitute |
Studentenprogramm |
AIFB-Portal-Export |
6. März 2024: | Dr. Tobias Käfer erhält Status eines KIT Associate Fellow | |
15. September 2023: | 3 Stellen für akademische Mitarbeiter (w/m/d) ("Doktorandenstellen") offen | |
26. November 2021: | Doktorand (w/m/d) für Natural Language Understanding, Wissensgraphen oder maschinelles Lernen | |
23. November 2021: | Webinar zu Smart Innovation | |
24. Januar 2021: | Maschinen für den Frieden |
Titel DE | |
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Stellenausschreibung218 | Student Assistant (Hiwi) for Graph-Based Machine Learning |
Stellenausschreibung198 | Tutor*in für die Vorlesung Anwendungen der künstlichen Intelligenz |
Stellenausschreibung185 | Studentische Hilfskraft (Hiwi) für Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der Landung von Flugzeugen |
Stellenausschreibung137 | Studentische Hilfskraft (Hiwi) für Machine Learning, Natural Language Processing und/oder Semantic Web-Technologien |
Stellenausschreibung159 | Hiwi-Stelle für PHP-Programmierung |
Stellenausschreibung155 | Studentische Hilfskraft (HiWi) für Web and Front-/Back-End Entwicklung |
Stellenausschreibung167 | Datenerhebung für Maschinelles Lernen in der Teilchenbeschleunigerphysik |
- Angewandte Informatik I: Modellierung (Vorlesung)
- Anwendungen der KI (Vorlesung)
- Knowledge Discovery (Vorlesung)
- Linked Data and the Semantic Web (Seminar)
- Real-World Challenges in Data Science und Analytics (Seminar)
- Grundlagen der Informatik I (Vorlesung)
- Semantic Web Technologies (Vorlesung)
- Anwendungen von Semantic MediaWiki (Seminar)
- Data Science & Real-Time Big Data Analytics (Seminar)
- Graph Representation Learning (Seminar)
- Knowledge Discovery and Data Mining (Seminar)
- Christoph Braun
- Lucas Cazzonelli
- Boulos El-Asmar
- Felix Hertlein
- Jacqueline Höllig
- Lukas Kinder
- Tobias Käfer
- Walter Laurito
- Jin Liu
- Kristian Noullet
- Nicholas Popovic
- Zhan Qu
- Chen Shao
- York Sure-Vetter
- Steffen Thoma
- Shuzhou Yuan
Cognitive Process Desginer |
CumulusRDF |
FAIRnets |
KB Statistics |
LDSpider |
|
Linked Crunchbase |
Linked Data-Fu |
nLDE: Network of Linked Data Eddies |
|
nxparser |
OLAP4LD |
Semantic MediaWiki Graph |
Semantic MediaWiki |
Semantic OLAP |
Semantic Text Annotator |
Semweb4j: RDF2Go and RDFReactor |
SparqlCharts |
Spartiqulation |
X-LiSA: Cross-lingual Semantic Annotation |
XKnowSearch!: Cross-lingual Semantic Search |
AWARE Ontology |
Billion Triples Challenge data set |
Crowdsourced DBpedia Quality Assessment |
CrunchBase Knowledge Graph |
DBpedia PageRank |
Dynamic Linked Data Observatory data set |
Eurostat Linked Data Wrapper |
|
Microsoft Academic Knowledge Graph |
NewsBias2020 |
unarXive |
xLiD-Lexica: Cross-lingual Linked Data Lexica |
DKG |
digilog@bw |
FOR5339 |
KIGLIS |
KIWI |
SMW |
STI2 |
SeReCo |
Software Campus |
Liste abgeschlossener Projekte