Thea Sommerschield: Machine Learning for Ancient Languages. Trends, challenges, and future prospects for a digital ancient history

Recent advances in Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) have facilitated unprecedented analyses of ancient languages with unparalleled detail. ML methods now enable the exploration of several tasks associated with the study of ancient texts, including decipherment, digitization, attribution, studies in intertextuality and semantics.

„Thea Sommerschield: Machine Learning for Ancient Languages. Trends, challenges, and future prospects for a digital ancient history“ weiterlesen

Mia Ridge & Kaspar Beelen: Living with Machines. Scaling up historical practice with digital machines

The Living with Machines project (2018-23) was a data science and digital history project between the British Library and The Alan Turing Institute with partner universities. Funded by the UKRI and AHRC in 2018, the project brought historians, data scientists, geographers, computational linguists, library professionals and curators together to examine the human impact of industrial revolution with sources such as digitised newspapers, census records and maps. Living with Machines was a data-driven history project, and a historically-informed data science project. It was also the biggest digital humanities project in the UK to date, and created outputs from books to code and datasets to an exhibition.  

„Mia Ridge & Kaspar Beelen: Living with Machines. Scaling up historical practice with digital machines“ weiterlesen

Olga Mlynarczyk: Learning to think like the past. Applicability of retrieval augmented LLMs in historical research

With the advent of ChatGPT, the potential of Large Language Models (LLMs) to facilitate various academic, industrial and even everyday processes became evident to the general public. In its aftermath, publications proposing custom-made integrations of LLMs proliferated in wide range of disciplines far beyond the IT, from genetics and finance to the humanities. What they share in common is hope that LLMs can facilitate advances in their disciplines. But how does a historian turn the models to their advantage?

„Olga Mlynarczyk: Learning to think like the past. Applicability of retrieval augmented LLMs in historical research“ weiterlesen

ChatGPT in der universitären Lehre: Fluch oder Segen? Eine Informations- und Austauschveranstaltung

OpenAIs Chatbot ChatGPT ist in aller Munde. Beschworen werden die Potenziale, beklagt die Herausforderungen – dabei geht es nicht nur um die Auswirkungen auf die Arbeitswelt wie wir sie heute kennen, sondern auch um die schulische und universitäre Lehre. Unklar ist, ob und wie wir Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ sinnvoll in die Lehre einbinden können. Was bleibt, wenn Maschinen das Schreiben von komplexen Texten übernehmen? Ist damit das Ende von schriftlichen Hausarbeiten eingeleitet? Oder befreit uns die „KI“ vielleicht auch von ermüdenden, repetitiven Arbeiten und schafft uns Raum für tiefergehenden Kompetenzerwerb?

Diesen und ähnlichen Fragen widmete sich die Informations- und Austauschveranstaltung „ChatGPT – Fluch oder Segen generativer KIs für die universitäre Lehre?“, die von AI-SKILLS, dem Scholarly Makerspace (FuReSH II) und der Professur für Digital History mit freundlicher Unterstützung des Berliner Zentrums für Hochschullehre am 17. Januar 2023 an der Humboldt-Universität zu Berlin ausgerichtet wurde. An die 250 Teilnehmer:innen fanden sich virtuell und vor Ort ein, um über die neuen technologischen Entwicklungen zu diskutieren. Dass auch ein Team des RBB zugegen war, zeigt eindrücklich, wie groß das Interesse und der Bedarf an einem Austausch ist.

„ChatGPT in der universitären Lehre: Fluch oder Segen? Eine Informations- und Austauschveranstaltung“ weiterlesen
Suche in OpenEdition Search

Sie werden weitergeleitet zur OpenEdition Search