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Hannah Busch: Ähnlichkeiten quantifizieren: Lateinische Paläographie im Spiegel maschinellen Lernens

In meinem Vortrag stelle ich ein Vorhaben vor, welches sich mit der Möglichkeit befasst hat mittelalterliche lateinische Handschriften mit deepmachinelearningzu datieren und ihren Entstehungsort zu bestimmen. Die großangelegten Digitalisierungsprojekte der vergangenen 25 Jahre und darunter besonders die digitalen Sammlungen großer Bibliotheken und Sammlungsverbünde in Ländern wie Deutschland, Österreich und der Schweiz stellen neben den Digitalisaten der Handschriften auch zunehmend maschinell auslesbare Handschriftenbeschreibungen zu Verfügung. Und durch die Implementierung der Spezifikationen des International Image Interoperability Frameworks lassen sich digitale Sammlungen übergreifend ansteuern und für das Training künstlicher neuronaler Netze nachnutzen. Neben der Quantität und Qualität der digital verfügbaren Handschriftenbestände, ist zudem auch die benötigte Rechnerleistung erschwinglicher geworden.

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Mikko Tolonen: Helsinki Computational History Group, High Performance Computing, and the Study of the Scottish Enlightenment

This talk aims to envision how the use of machine learning, High-Performance Computing (HPC) and data-driven approaches can become an everyday practice for historians in the not-too-distant future and change the way intellectual history is practiced. Everyone is talking about large language models such as BERT and how transformers will change the way we approach big data, but what does this mean in practice for historical research? How should historians conceptualize the use of structured and unstructured data and the interplay between them to study such phenomena as the Scottish Enlightenment?

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