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Maschinelles Lernen für Bibliotheken


Die digitale Transformation ist in vollem Gange. Big Data beeinflusst in unserer digitalisierten Gesellschaft beinahe alle Lebensbereiche und ist auch aus der Wissenschaft nicht mehr wegzudenken. Bibliotheken als zentrale Wissensanbieter stehen vor einer gewaltigen Herausforderung. 


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Wie sieht ein selbstfahrendes Auto?


Um sicher navigieren zu können, müssen sich selbstfahrende Autos ein Bild von ihrer Umgebung konstruieren.


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Geisteswissenschaften digital: Neue Forschungsmethoden eröff


Die Digitalisierung macht auch vor den Geisteswissenschaften nicht halt. Dadurch können große Mengen an Texten, Bildern und anderen digitalen Objekten verarbeitet werden. 


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Gemeinsam lernen im Netz


Google, Facebook, YouTube – das Internet und seine sozialen Netzwerke haben die Art, wie wir kommunizieren und nach Informationen suchen, stark verändert. Für den Bildungssektor heißt das: Statt in Kursen und nach Lehrplan zu lernen, können wir uns auch zeit- und ortsunabhängig in Lernnetzwerken austauschen und gemeinsam an Lerninhalten arbeiten.


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Lernende Computersysteme verändern unser Leben


ML ermöglicht die Automatisierung einfacher, eintöniger Aufgaben. Die Systeme können aber auch komplexere Aufgaben lösen und potenziell menschliche Leistung erreichen – vielleicht eines Tages sogar weit darüber hinaus? In den letzten Jahren hat es in der Mustererkennung große Fortschritte durch »tiefe«, das heißt sehr große, neuronale Netze gegeben (»Deep Learning«).


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Rechtliche Implikationen des maschinellen Lernens


Auf Grundlage großer Datenbestände können Algorithmen erfolgreich Muster erkennen und so ihr »Wissen« erweitern. Fraglich ist, wem diese Daten »gehören«, ob Ausschließlichkeitsrechte an ihnen bestehen und ob sie als Wirtschaftsgut tauglich sind. Aber weder die rechtliche Konstruktion des Sacheigentums noch das Immaterialgüterrecht sind auf Datens anwendbar. Mögliche Lösungen sind derzeit Teil des wissenschaftlichen Diskurses.


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Digitalisierung der Bildung


Crowdsourcing, Open Education, informelles Lernen im Web und Learning Analytics. Die Digitalisierung erfasst so gut wie alle Bereiche der Gesellschaft. Für den gesellschaftlichen Fortschritt spielt Bildung eine Schlüsselrolle. Daher ist es von besonderer Bedeutung, das Potential der Digitalisierung gerade auch hier zu nutzen.


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Inklusion im Internet


Ein Team aus Experten der Erwachsenenbildung des Berufsförderungswerks für Blinde (BfW) in Halle und der Zentralbibliothek für Blinde (ZBB) in Leipzig sowie Informatikern von L3S, Fraunhofer IAIS (Bonn) und TIB arbeiten gemeinsam daran, die Nutzeroberfläche entsprechend weiterzuentwickeln und Inhalte automatisch zu erschließen.
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Maschinelles Lernen und soziale Medien


Seit dem Aufkommen des Web 2.0 nutzen viele Menschen soziale Medien, um ihre Meinung über ihren Bekanntenkreis hinaus zu allen möglichen Themen zu posten. Mit den Meinungen und Stimmungen im Web befasst sich der Bereich des Opinion-Mining und der Sentimentanalyse.


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Wie kann das Web beim Lernen helfen?


Das kennt wohl jeder: Was man nicht weiß, wird schnell im Internet erfragt ‒ ob am Arbeitsplatz oder privat.
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