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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
 
== Offene Stellen & Abschlussarbeiten ==
  
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 '''Hiwi-Stellen''':
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* 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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* im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [https://aifb.kit.edu/images/f/f3/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v2.pdf].
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* im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen.
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* im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).
 
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Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut.
 
Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut.
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== Open Positions and Theses ==
 
== Open Positions and Theses ==
  
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]
+
Open '''student assistant jobs (Hiwis)''':
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* 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]
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* in Semantic MediaWiki or PHP: [https://aifb.kit.edu/images/f/f3/HiWi-Ausschreibung_SMW-RDF_2021_v2.pdf].
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* for knowledge graph-based methods for explaining recommender systems.
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* for knowledge graph-based technology forecast and technology and innovation management (TIM).
 
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Michael Färber has supervised around 40 Bachelor/Master theses.  
 
Michael Färber has supervised around 40 Bachelor/Master theses.  

Version vom 17. Juli 2021, 21:14 Uhr

Michael Faerber 2019.png


Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls Web Science am KIT-Institut AIFB.


Er ist zudem ein Helmholtz AI Associate.


Forschung

Michael Färbers Forschungsinteressen:

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


Momentane Forschungsschwerpunkte:


Mehr Informationen finden sich auf seiner Homepage und auf Google Scholar.

Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Online-Demonstrationssysteme:

  • C-Rex: http://c-rex.org
    • ...empfiehlt Zitate für gegebene Texte.
  • PaperHunter: http://paperhunter.net
    • ...liefert u.a. die Sätze, in denen gesuchte Paper zitiert werden, sowie weitere Hintergrundinformationen.
  • ScholarSight: http://scholarsight.org
    • ...erlaubt die Exploration von Trends von wissenschaftlichen Konzepten.
  • Linked Crunchbase: http://linked-crunchbase.org
    • ... erlaubt die Abfrage von Informationen über Startups und innovative Firmen im Semantic Web-Format RDF.


Kürzlich entwickelte und veröffentlichte Datensätze:



Offene Stellen & Abschlussarbeiten

Offene Hiwi-Stellen:

  • im Bereich Machine Learning, Natural Language Processing, und/oder Semantic Web Technologies: [1].
  • im Bereich Semantic MediaWiki oder PHP: [2].
  • im Bereich Wissensgraph-basierte Methoden zur Erklärung von Empfehlungsssytemen.
  • im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).


Michael Färber hat bereits annäherend 40 Abschlussarbeiten betreut. 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.
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.


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

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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