Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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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]]. | 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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− | Michael Färber is | + | Michael Färber is the deputy professor (W3) of the research group ''Web Science'' at the KIT-institute AIFB since October 1, 2020. |
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Version vom 18. Dezember 2020, 16:28 Uhr
Dr. Michael Färber |
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Ehemaliges Mitglied
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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).
Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich 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 | |
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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 gefördert werden, sofern die Bewerbung ein Jahr vorher stattfindet. Mehr Informationen unter Web_Science/DAAD-Stipendium.
digilog@bw |
KIGLIS |
KIWI |
Cognition and Information Engineering