Einführung in maschinelles Lernen für Bibliotheken
Im Zuge dieses Hands-on-Workshops werden die Grundideen des maschinellen Lernens vermittelt.
Auf einen Blick
Kategorie | Beschreibung |
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Weiterbildung | 6.04 Einführung in maschinelles Lernen für Bibliotheken |
Termin |
05.12.2022 – 06.12.2022 (Seminarlaufzeit) Videomeetings (Anwesenheit erforderlich) 05.12.2022 | 9.00 - 12.00 Uhr 06.12.2022 | 9.00 - 12.00 Uhr |
Arbeitsaufwand | insgesamt 6 Stunden |
Zielgruppe | Beschäftigte Wissenschaftlicher und Öffentlicher Bibliotheken, die sich über die grundsätzliche Funktionsweise maschinellen Lernens informieren möchten |
Ort | ortsunabhängig (Online-Seminar) |
Teilnehmerzahl | 20 |
DozentIn |
Prof. Dr. Konrad Förstner ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften und Technische Hochschule Köln, Institut für Informationswissenschaft Rabea Müller ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften |
Kosten | für Nicht-Landesbedienstete NRW: 110,- Euro |
Anmeldung | bis spätestens 24.10.2022 |
Inhalt:
Im Zuge dieses Hands-on-Workshops werden die Grundideen des maschinellen Lernens vermittelt. Dabei wird versucht, mathematische Grundlagen weitestgehend auszuklammern und ein grundsätzliches Verständnis zu entwickeln.
Der Workshop beinhaltet die Einführung in:
» Maschinelles Lernen mittels Python und dem Python-Package scikit-learn
» Text-Analysen mittels maschineller Lernverfahren
Hinweis: Für die Teilnahme am Kurs werden grundlegende Python-Fähigkeiten und Erfahrungen mit Jupyter Notebook vorausgesetzt.
Lernziele:
Am Ende des Seminars
» haben Sie ein besseres Verständnis für die Grundlagen des maschinellen Lernens,
» kennen Sie mögliche Anwendungen im Bibliothekskontext,
» haben Sie sich mit Kolleg*innen zu diesem Thema ausgetauscht.
Format:
Online ohne Selbstlernphase
Das Seminar findet ausschließlich online statt.
Methoden:
Diskussion, Einzelarbeit, Erfahrungsaustausch, Gruppenarbeit, Live-Coding, Übung
Tools/Technik:
Das Seminar findet in der Regel über Zoom statt. Sie benötigen ein internetfähiges Endgerät (PC oder Laptop) mit Webcam und Headset oder einem anderen Audiosystem.