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Verschiedenes
Seminar mit praktischen Übungen: Vom digitalen Umzeichnen zur strukturierten Datenpublikation für maschinelles Lernen
Hubert Mara
Hinweise für Studierende
Die Veranstaltung beginnt in der zweite Vorlesungswoche (KW 43).
Wenn Sie sich nicht über das Campus Management für diese Lehrveranstaltung anmelden können, melden Sie sich bitte mit dem Formular „Modul-, Lehrveranstaltungs- und Prüfungsanmeldung“ an, wenn Sie sich für die Lehrveranstaltung entschieden haben. Bitte reichen Sie dieses Dokument innerhalb des gleichen Zeitraums ein, in dem Sie sich auch für Ihre Lehrveranstaltungen im Campus Management anmelden, also innerhalb der ersten drei Wochen des Kurses. Das Arbeitspensum des Kurses beträgt 330 Stunden: Anwesenheit 30 Stunden, Vor- und Nachbereitung 180 Stunden, Hausarbeit 120 Stunden. Bei Fragen zur Anrechnung wenden Sie sich bitte an Ihren BA- oder MA-Berater Ihres Studiengangs. Schließen
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Grundkenntnisse in der Archäologie. Erstellung von archäologischen Zeichnungen ist hilfreich, aber nicht erforderlich. Vorkenntnisse im Keilschrift und dem Bereich maschinelles Lernen sind nicht erforderlich. Schließen
Kommentar
Das Seminar vermittelt moderne Methoden der digitalen Archäologie mit Schwerpunkt auf dem Workflow von der digitalen Rekonstruktion archäologischer Artefakte bis zur strukturierten Datenpublikation für maschinelles Lernen. Der thematische Schwerpunkt liegt generell auf der digitalen Erfassung und Publikation von Objekten mittels 3D-Messung von Keramik bis Keilschrift in 3D. In diesem Semester liegt der Schwerpunkt auf der Keilschrift. Die Studierenden lernen, wie Keilschrifttafeln digital erfasst und als strukturierte Datensätze für maschinelles Lernen aufbereitet werden können, um eine automatisierte Analyse und Interpretation der Schriftzeichen zu ermöglichen. Die Inhalte des Seminars stehen im Kontext der aktuellen Entwicklungen zu den Nationalen ForschungsDatenInfrastrukturen (NFDI bzw. NFDI4Objects). Schließen
15 Termine
Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung
Mo, 21.10.2024 14:00 - 16:00
Mo, 28.10.2024 14:00 - 16:00
Mo, 04.11.2024 14:00 - 16:00
Mo, 11.11.2024 14:00 - 16:00
Mo, 18.11.2024 14:00 - 16:00
Mo, 25.11.2024 14:00 - 16:00
Mo, 02.12.2024 14:00 - 16:00
Mo, 09.12.2024 14:00 - 16:00
Mo, 16.12.2024 14:00 - 16:00
Mo, 06.01.2025 14:00 - 16:00
Mo, 13.01.2025 14:00 - 16:00
Mo, 20.01.2025 14:00 - 16:00
Mo, 27.01.2025 14:00 - 16:00
Mo, 03.02.2025 14:00 - 16:00
Mo, 10.02.2025 14:00 - 16:00