Michael Färber: Unterschied zwischen den Versionen
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Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''': | Offene, ausgeschriebene '''Abschlussarbeitsthemen''': | ||
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| − | Open '''student assistant job (Hiwi)''' in the area of machine learning, natural language processing, and/or Semantic Web technologies: [https:// | + | 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] |
Further '''student assistant job''' in collaboration with the ZKM: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141] | Further '''student assistant job''' in collaboration with the ZKM: [https://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung141] | ||
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| − | All topics are open to English and German speaking students. | + | All topics are open to English and German-speaking students. |
Many of the thesis topics can also be written at a partner institution '''abroad''' (e.g. in Japan, Italy, France) and funded by the DAAD, given that the application is made one year in advance. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]]. | Many of the thesis topics can also be written at a partner institution '''abroad''' (e.g. in Japan, Italy, France) and funded by the DAAD, given that the application is made one year in advance. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]]. | ||
Version vom 4. September 2020, 10:38 Uhr
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Dr. Michael Färber
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Tel.:+49 721 608 465 92
- Email: michael faerber∂kit edu
- Raum: 5A-15 (Geb. 05.20)
- Forschungsgruppe: Web Science
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- vCard
Michael Färber ist Postdoc in Prof. Dr. York Sure-Vetter's Web Science-Gruppe am Institut AIFB des KITs seit April 2019.
Forschung
Michael Färbers Forschungsinteressen liegen in den Bereichen
- Natürliche Sprachverarbeitung (natural language processing),
- Machinelles Lernen (machine learning) und
- Wissensrepräsentation (z.B. Semantic Web).
Seine momentaner Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich scholarly data mining. 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].
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 |
| Thema4939 | Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten |
| 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.
FAIRnets, KB-Statistics, Linked Crunchbase, Novel Triple Extraction
AWARE Ontology, CrunchBase Knowledge Graph, KORE 50^DYWC, Microsoft Academic Knowledge Graph, NewsBias2020, UnarXive, XLiD-Lexica
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digilog@bw |
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KIGLIS |
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- 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
Cognition and Information Engineering