64-123 Proseminar Knowledge Graphs and NLP

Veranstaltungsdetails

Lehrende: Prof. Dr. Ricardo Usbeck

Veranstaltungsart: Proseminar

Anzeige im Stundenplan: Pros Knowledge Graph

Semesterwochenstunden: 2

Credits: 3,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 20

Anmeldegruppe: Anmeldegruppe Proseminare

Kommentare/ Inhalte:
Semantik ist die Grundlage, damit Maschinen uns verstehen bzw. unsere Texte. Wissensgraphen (engl. Knowledge Graphs) sind das bekannteste Datenmodell um Semantik darzustellen. Sie sind heute oft Grundlage des Data Engineerings im Bereich Künstlicher Intelligenz. Um Wissensgraphen einzusetzen, benötigt man vielfältige Technologien, u.a. Kenntnisse über die Erzeugung, Validierung und den Einsatz von Wissensgraphen mittels und im Natural-Language-Processing Umfeld. Nach einer allgemeinen Einführung in die Technologie, vertiefen sich die Studierenden in ein ausgewähltes Thema und erarbeiten dazu einen Kurzvortrag sowie ein Poster. Die Themenliste und dazu passende Literatur wird im Plenum im ersten Seminar erstellt, siehe auch Moodle.  Dazu werden wir ein Fokusthema, bspw. Question-Answering erarbeiten.

Gerne können Sie eine eigene Wissensgraph-basierte NLP Anwendung vorstellen rund ums Fokusthema.

Lernziel:
Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden aktuelle Wissensgraphen und deren Anwendungsgebiete zu identifizieren, evaluieren und ggf. einzusetzen. Die Studierenden verfügen über Schlüsselqualifikationen im Bereich des selbstständigen Recherchierens, Strukturierens, Präsentierens (Blog, Poster, Vortrag) und Moderierens einer an den Vortrag anschließenden Diskussion.


Vorgehen:
Bitte finden Sie alle weiteren Information in https://lernen.min.uni-hamburg.de/course/view.php?id=2563

Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Studienleistungen:
Abgabe der schriftlichen Ausarbeitungen (Blog, Poster, Folien) bis zum Ende der Vorlesungszeit am 3. Februar 2022.

Prüfungsleistungen: Bewertet werden Poster und Vortrag und Folien zum Vortrag nach einem zuvor zugänglichen Bewertungsbogen (siehe Moodle).

 

Termine
Datum Von Bis Raum Lehrende
1 Di, 18. Okt. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
2 Di, 25. Okt. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
3 Di, 1. Nov. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
4 Di, 8. Nov. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
5 Di, 15. Nov. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
6 Di, 22. Nov. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
7 Di, 29. Nov. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
8 Di, 6. Dez. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
9 Di, 13. Dez. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
10 Di, 20. Dez. 2022 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
11 Di, 10. Jan. 2023 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
12 Di, 17. Jan. 2023 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
13 Di, 24. Jan. 2023 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
14 Di, 31. Jan. 2023 14:15 15:45 G-021/022 Prof. Dr. Ricardo Usbeck
Prüfungen im Rahmen von Modulen
Modul (Startsemester)/ Kurs Leistungs­kombination Prüfung Datum Lehrende Bestehens­pflicht
InfB-Pros Proseminar (SoSe 21) / InfB_Pros  Proseminar Knowledge Graphs and NLP Referat und Hausarbeit 4  Referat und Hausarbeit ohne Termin Prof. Dr. Ricardo Usbeck Ja
InfB-Pros Proseminar (WiSe 20/21) / InfB_Pros  Proseminar Knowledge Graphs and NLP Referat und Hausarbeit 5  Referat und Hausarbeit ohne Termin Prof. Dr. Ricardo Usbeck Ja
InfB-Pros Proseminar (WiSe 21/22) / InfB_Pros  Proseminar Knowledge Graphs and NLP Referat und Hausarbeit 3  Referat und Hausarbeit ohne Termin Prof. Dr. Ricardo Usbeck Ja
InfB-Pros Proseminar (SoSe 22) / InfB_Pros  Proseminar Knowledge Graphs and NLP Referat und Hausarbeit 2  Referat und Hausarbeit ohne Termin Prof. Dr. Ricardo Usbeck Ja
InfB-Pros Proseminar (WiSe 22/23) / InfB_Pros  Proseminar Knowledge Graphs and NLP Referat und Hausarbeit 1  Referat und Hausarbeit ohne Termin Prof. Dr. Ricardo Usbeck Ja
Übersicht der Kurstermine
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  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
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Lehrende
Prof. Dr. Ricardo Usbeck