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13.04.2018 13:50

Was hilft dabei, aus dem Meer an Rohdaten neues Wissen zu gewinnen?

Rüdiger Mack Marketingkommunikation
FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur GmbH

    Antworten auf diese Frage gibt der neue Onlinekurs „Information Service Engineering“ von Prof. Dr. Harald Sack und Dr. Maria Koutraki von FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur. Der sechswöchige Kurs startet am Montag, 16. April 2018 auf der interaktiven Bildungsplattform openHPI des Hasso-Plattner-Instituts.

    Was ist die Herausforderung? „Roh“daten sind, wie der Name schon sagt, nicht strukturiert und nicht aufbereitet. Sie müssen transformiert werden, um als Information und Wissen zu Verfügung zu stehen, das intellektuell und eben auch maschinell weiterverarbeitet werden kann. Für diese Transformation müssen Technologien eingesetzt werden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Information Retrieval und Data and Knowledge Mining. Der englischsprachige Onlinekurs vermittelt die Grundlagen für maschinelle Sprachverarbeitung, für verknüpfte datenbasierte Wissensrepräsentation und maschinelles Lernen. Das Angebot steht weltweit kostenlos zur Verfügung. Es richtet sich nicht nur an Studierende der Informatik, Daten- sowie Web-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler, sondern an alle, die sich für die Kombination von semantischer Suche und maschinellem Lernen interessieren. Für die Bearbeitung sind wöchentlich ca. vier Stunden einzuplanen.

    „Weil Informationen heute praktisch grenzenlos verfügbar sind, benötigen wir zur Bewältigung dieser Fülle Suchmaschinen und intelligente Programme zur Verarbeitung“, so Prof. Dr. Harald Sack. „Wichtig ist es, beim Suchen und inhaltlichen Verknüpfen von Wissen immer vollständigere, exaktere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen, auch dadurch, dass Systeme aus ihren Fehlern lernen. In dem Kurs behandeln wir Themen wie: Wie funktioniert automatische Bilderkennung und Videoanalyse, das Übersetzen handgeschriebener Botschaften in maschinenlesbare Schrift und das Verlesen geschriebener Texte durch Computerprogramme?“ Empfehlungssysteme, die nicht nur auf statistischen Analysen basieren, sondern auch inhaltliche Zusammenhänge berücksichtigen und Techniken der explorativen Suche, die „zufällige glückliche Entdeckungen“ ermöglichen, finden in dem neuen Onlinekurs ebenfalls Berücksichtigung.

    Weitere Informationen und die Möglichkeit zur Anmeldung finden Sie unter:
    https://open.hpi.de/courses/semanticweb2017.

    FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur ist eine gemeinnützige GmbH und hat als eine der großen außeruniversitären Informationsinfrastruktureinrichtungen in Deutschland den öffentlichen Auftrag, Wissenschaft und Forschung mit wissenschaftlicher Information zu versorgen und entsprechende Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Hierfür erschließt FIZ Karlsruhe sehr große Mengen an Daten aus unterschiedlichsten Quellen, entwickelt und betreibt innovative Informationsservices sowie e-Research-Lösungen und führt eigene Forschungsprojekte durch. FIZ Karlsruhe ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft, unter deren Dach 93 Einrichtungen vereint sind, die Forschung betreiben und wissenschaftliche Infrastruktur bereitstellen.

    Pressekontakt
    Ansprechpartner Marketingkommunikation
    Rüdiger Mack
    Tel.: +49 7247 808 513
    Ruediger.Mack(at)fiz-karlsruhe(dot)de

    Ansprechpartnerin Wissenschaftskommunikation
    Dr. Anja Rasche
    Tel. +49 7247 808 109
    Anja.Rasche(at)fiz-karlsruhe(dot)de

    Weitere Informationen:
    FIZ Karlsruhe
    Hermann-von-Helmholtz-Platz 1
    76344 Eggenstein-Leopoldshafen
    Tel.: +49 7247 808 555
    Fax: +49 7247 808 259
    E-Mail: helpdesk(at)fiz-karlsruhe(dot)de


    Bilder

    Anhang
    attachment icon Information Service Engineering Kurs

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Studierende, Wissenschaftler
    Informationstechnik, Medien- und Kommunikationswissenschaften, Sprache / Literatur
    überregional
    Wissenschaftliche Tagungen, wissenschaftliche Weiterbildung
    Deutsch


     

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