Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
He9318 (Diskussion | Beiträge) |
He9318 (Diskussion | Beiträge) |
||
Zeile 27: | Zeile 27: | ||
* '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''. | * '''[https://mediatingmachines.com/ AI4Peace]'''. | ||
<br /> | <br /> | ||
− | Mehr Informationen finden sich auf seiner <span style="color:# | + | Mehr Informationen finden sich auf seiner <span style="color:#ffff00">'''[https://sites.google.com/view/michaelfaerber Homepage]'''</span> und auf '''[https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=Jb7JUOsAAAAJ Google Scholar]'''. |
<br /> | <br /> | ||
<br /> | <br /> |
Version vom 30. Dezember 2020, 16:37 Uhr
Dr. Michael Färber |
||
Ehemaliges Mitglied
|
|
Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB.
Forschung
Michael Färbers Forschungsinteressen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Wissensgraphen).
Momentane Forschungsschwerpunkte:
- scholarly data mining und
- AI4Peace.
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
- Linked Crunchbase: http://linked-crunchbase.org/
Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:
- unarXive: http://unarxive.org
- Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org
Offene Stellen & Abschlussarbeiten
Offene Hiwi-Stelle im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut.
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.
Viele der Abschlussarbeitsthemen können auch an einer Partnerinstitution im Ausland (z.B. Japan, Italien, Frankreich) geschrieben und vom DAAD großzügig gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.
digilog@bw |
KIGLIS |
KIWI |
Cognition and Information Engineering