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 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]. | 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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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 7 months in advance. In the past, theses supervised by Dr. Färber were already funded. 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 7 months in advance. In the past, theses supervised by Dr. Färber were already funded. More information under [[Web_Science/DAAD-Stipendium/en]]. | ||
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Version vom 6. Oktober 2021, 20:54 Uhr
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Dr. Michael Färber
- Vertretungsprofessor
- Tel.:+49 721 608 465 92
- Email: michael faerber∂kit edu
- Raum: 5A-20 (Geb. 05.20)
- Forschungsgruppe: Web Science
- Sprechstunde nach Vereinbarung
- Sekretärin: Nicoletta Joanni
- vCard
English Version
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:
- scholarly data mining und
- AI4Peace.
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:
- DSKG: http://dskg.org
- ...ein Wissensgraph über Datensätze.
- unarXive: http://unarxive.org
- ...enthält die Fließtexte aller Paper auf arXive.org mit weiteren Annotationen.
- Microsoft Academic Knowledge Graph: http://ma-graph.org
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten von annäherend allen Publikationen in allen wissenschaftlichen Disziplinen.
- FAIRnets: https://doi.org/10.5281/zenodo.3885249
- ...ein Wissensgraph mit Metadaten über neuronale Netze.
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 | |
|---|---|
| Thema4977 | Knowledge Graphs for Robots’ Situational Awareness |
| Thema4939 | Chronik 2050: Automatische Extraktion von erwarteten Ereignissen aus Webseiten |
| Thema4864 | Quantum Computing for Natural Language Processing |
| Thema4420 | Wie fair sind Forscher? Eine Analyse von Zerrungen bzgl. Zitaten in wissenschaftlichen Publikationen |
| Thema4909 | Scalable Graph Neural Networks on Knowledge Graphs |
| Thema4910 | Performance Analysis of Graph Neural Diffusion via Fourier Decomposition |
| Thema4648 | Creating a Large Knowledge Graph about Scientific Publications for Innovation Forecast |
| Thema4574 | Deep Learning + Knowledge Graphs |
| Thema4772 | GPT-3, BERT & Co.: When to use which language model? |
| Thema4423 | Automatically 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.
- Die Implementierungen sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf GitHub zu finden.
- Erstellte Datensätze sind in den jeweiligen Publikationen verlinkt und i.d.R. auf Zenodo zu finden.
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