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Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen

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Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls ''Web Science'' am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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Michael Färber ist seit 01.10.2020 W3-Vertretungsprofessor des Lehrstuhls [[Web Science]] am KIT-Institut AIFB. Er ist zudem ein [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
  
 
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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 7 Monate vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! In der Vergangenheit wurden bereits Abschlussarbeiten im Ausland unter der Betreuung von Dr. Färber gefördert. Mehr Informationen unter [[Web_Science/DAAD-Stipendium]].
 
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 7 Monate vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! In der Vergangenheit wurden bereits Abschlussarbeiten im Ausland unter der Betreuung von Dr. Färber gefördert. Mehr Informationen unter [[Web_Science/DAAD-Stipendium]].
 
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group ''Web Science'' at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
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Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group [[Web Science]] at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. He is also a [https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/helmholtz-ai-associates/index.html Helmholtz AI Associate].
  
 
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Version vom 6. Oktober 2021, 20:01 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.


>> Offene PhD/Postdoc-Jobs! <<



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 Doktorandenstellen (PhD): Im Bereich Natural Language Processing, maschinelles Lernen oder Wissensgraphen. Bei Interesse können Sie sich gerne informell via E-Mail melden.

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: [3].
  • im Bereich Wissensgraph-basiertes Technologie-Forecasting und Technologie- und Innovationsmanagement (TIM).


Michael Färber hat bereits mehr als 40 Abschlussarbeiten betreut. Offene, ausgeschriebene Abschlussarbeitsthemen:

 Titel
Thema4838Extracting Facts from Text: Joint Entity and Relation Extraction
Thema4837Alles nur Show? Ein Vergleich der Berichterstattung vor der Bundestagswahl mit dem Koalitionsvertrag
Thema4574Deep Learning + Knowledge Graphs
Thema4772GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model?
Thema4420Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen
Thema4771Analyzing the Influence of Enterprises and Countries on AI Research
Thema4423Automatically Recommending Citations for Texts Using Neural Networks


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 7 Monate vorher stattfindet. Gerne unverbindlich anfragen! In der Vergangenheit wurden bereits Abschlussarbeiten im Ausland unter der Betreuung von Dr. Färber gefördert. 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
Mediating-machines.png

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

Transparent.png

ChemKB

Transparent.png

DataScore
Externer Link: https://datascore.int.kit.edu/

Digilog-logo.png

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

Transparent.png

IIDI

Kiglis logo.png

KIGLIS





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