Hasso-Plattner-Institut25 Jahre HPI
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13.10.2020

News

Onlinekurs über effizienteres Auffinden und Verknüpfen von Web-Informationen

Wie sogenannte Wissensgraphen Web-Recherchen effizienter machen, zeigt ein neuer kostenloser Onlinekurs, den das Hasso-Plattner-Institut (HPI) am 27. Oktober startet. Der Titel des sechswöchigen Massive Open Online Course (MOOC) in englischer Sprache lautet „Knowledge Graphs“. Kursleiter sind Prof. Harald Sack, Professor für Information Services Engineering am FIZ Karlsruhe - Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie die Wissenschaftlerin Dr. Mehwish Alam, die in diesem Fachgebiet forscht.

Onlinekurs "Knowledge Graphs"

Onlinekurs „Knowledge Graphs“

Start: 27. Oktober

Dauer: 6 Wochen

Sprache: Englisch

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„Wissensgraphen sind - vereinfacht gesagt - Datenbank-Systeme im Internet, die viele häufig eingegebene Suchwörter sammeln und damit verbundene Inhalte anzeigen“, sagt Sack. Der bekannteste sei der Knowledge Graph des Suchmaschinenanbieters Google. Mit seiner Hilfe werden in einer separaten Box neben den eigentlichen Ergebnissen der Anfrage weitere relevante Informationen aus verschiedenen Quellen strukturiert und übersichtlich zusammengefasst. Dies erspart Nutzerinnen und Nutzern weitere Webseiten-Besuche.

Knowledge Graph fasst bei Google-Suchen Zusatzinformationen zusammen

Auch wenn man den intelligenten Amazon-Lautsprecher Alexa nach dem Wetter von morgen fragt, bildet ein Wissensgraph das Rückgrat des mit künstlicher Intelligenz arbeitenden Informationssystems.

Zusammen mit Postdoktorandin Alam will Sack den Teilnehmenden alles Notwendige vermitteln, um Wissensgraphen entwerfen, implementieren und verwenden zu können. Der Schwerpunkt des Gratis-Kurses liegt auf den grundlegenden semantischen Technologien einschließlich der Prinzipien der symbolischen Wissensrepräsentation und der Künstlichen Intelligenz (KI).

Zur Zielgruppe gehören Informatikstudierende, junge Fachkräfte und Forschende aus den Bereichen IT, semantisches Web, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sowie Expertinnen und Experten für digitale Geisteswissenschaften und Kulturerbe. Teilnehmende sollten Grundkenntnisse in Web- und Datenbank-Technologien sowie in Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie mitbringen.

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