This workshop may appeal to you if you are a language activist, work in collaboration with language activists or with low-resource languages.
As part of our research, we currently aim to provide NLP tools and models tailored to language organisations and communities.
In this regard, we are pleased to invite you or language activists from your network to our first 2-hour online workshop on tools for low-resource languages. We are currently focusing on languages for which some digital texts are available.
This work is part of an ERC Proof of Concept Grant, which focuses on creating tools for language activists. Additionally, our research group has recently received an ERC Advanced Grant to develop Large Language Models for languages with less digital resources. Both grants enable more long-term collaboration with language communities.
This first session will be in two parts:
- we will present our tool for parallel sentence mining (i.e., finding translation pairs among two monolingual corpora) for low-resource languages. This task constitutes an essential step towards developing a dedicated machine translation system or enabling a large language model to support your language. Details on the tool can be found at https://lnkd.in/ejHBwTDT
- we will show the diversity of possible NLP tools that could be extended to other languages. These will range from spell checkers to speech recognition, but with a strong focus on machine translation and chatbots.
If you are interested in attending the workshop or would like to stay in touch for future updates, please fill out this form: https://lnkd.in/eeiThqgg.
Join Zoom Meeting
Meeting ID: 651 5946 8381
Passcode: 178965
Institutions
This workshop may appeal to you if you are a language activist, work in collaboration with language activists or with low-resource languages.
As part of our research, we currently aim to provide NLP tools and models tailored to language organisations and communities.
In this regard, we are pleased to invite you or language activists from your network to our first 2-hour online workshop on tools for low-resource languages. We are currently focusing on languages for which some digital texts are available.
This work is part of an ERC Proof of Concept Grant, which focuses on creating tools for language activists. Additionally, our research group has recently received an ERC Advanced Grant to develop Large Language Models for languages with less digital resources. Both grants enable more long-term collaboration with language communities.
This first session will be in two parts:
- we will present our tool for parallel sentence mining (i.e., finding translation pairs among two monolingual corpora) for low-resource languages. This task constitutes an essential step towards developing a dedicated machine translation system or enabling a large language model to support your language. Details on the tool can be found at https://lnkd.in/ejHBwTDT
- we will show the diversity of possible NLP tools that could be extended to other languages. These will range from spell checkers to speech recognition, but with a strong focus on machine translation and chatbots.
If you are interested in attending the workshop or would like to stay in touch for future updates, please fill out this form
Join Zoom Meeting / Meeting ID: 684 1114 2377 / Passcode: 025895
Institutions
In diesem Workshop erfährst du, wie du generative KI als wertvolles Tool in deinen Gründungsprozess integrierst. Wir zeigen dir anhand von praktischen Beispielen (bspw. Customer Journey Mapping, Rapid Prototyping) wie du KI gezielt nutzen kannst. Dabei wirst du nicht nur die Vorteile entdecken, sondern Chancen und Risiken kennenlernen. So erhältst du das Wissen, KI effektiv und verantwortungsvoll in deinem Startup einzusetzen.
Lass uns gemeinsam herausfinden, wie KI deine (Impact) Ideen auf das nächste Level bringen kann!
Voraussetzung für den Workshop: Du benötigst einen eigenen ChatGPT-Zugang. Veranstaltungssprache ist Deutsch.
Institutions
Dr. Sonja Hänzelmann and Dr. Fabian Hausmann, Institute of Medical Systems Biology, UKE
In diesem intensiven 3-tägigen Kurs werden Sie in die Welt der Data Literacy (Die Fähigkeit, kompetent mit großen Datenmengen umzugehen) eingeführt. Der Kurs bietet eine praxisnahe Herangehensweise an biomedizinische Probleme, bei denen die Teilnehmer:innen lernen, wie sie relevante Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen gewinnen können.
Topics:
Grundlagen der Dateninterpretation und Data Literacy: Verständnis von Schlüsselbegriffen und Konzepten im Bereich Data Literacy
Python für die Datenanalyse: Einführung in die Programmiersprache Python für Datenanalyse und -manipulation
Einführung in Data Mining-Techniken: Überblick über verschiedene Data Mining-Methoden und ihre Anwendungen im biomedizinischen Bereich.
Praktische Anwendung von Clustering, Klassifizierung und automatischer Mustererkennung
Anwendung auf biomedizinische Probleme: Bearbeitung eines ausgewählten biomedizinischen Problems durch ein Gruppenprojekt
Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse: Effektive Kommunikation von Analyseergebnissen durch Datenvisualisierung
Interpretation und Diskussion der gewonnenen Erkenntnisse im biomedizinischen Kontext
Visualisierung von Daten fungiert als epistemisches Mittel; eine Visualisierung soll Aussagen über die Einzel- als auch die Gesamtdaten treffen sowie Erkenntnisse fördern. Vorgestellt werden zwei im UCLAB der Fachhochschule Potsdam entstandene dynamische und interaktive Viewer, die unterschiedliche Einstiege in kulturelle Datensammlungen anbieten und Objekte und ihre Relationen sichtbar machen. In ihrer Funktion als Analysewerkzeug und Erkenntnismittel erlaubt die Visualisierung dabei auch einen strukturierten und dynamischen Zugriff auf große Datenmengen.
Basis einer jeden Visualisierung ist die Strukturierung und semantische Anreicherung der Forschungsdaten. In dem Hands-On-Workshop wird eine Infrastruktur zur Erfassung und Kontextualisierung kleiderhistorischer Quellen, die mittels CidocCRM und weiterer Vokabulare strukturiert wurde, vorgestellt. Die Teilnehmenden werden angeleitet, mittels einer Collage-Technik eigene explorative Zugänge zu den Sammlungsobjekten zu erarbeiten. Im Anschluss folgt eine Diskussion über die entstandenen Visualisierungen und eine gemeinsame Reflektion über Datenpraktiken.
Referentin: Sabine de Günther (UCLAB, FH Potsdam)
Eine Veranstaltung im Rahmen der Veranstaltungsreihe „Digital Humanities – Wie geht das?“ des Referats für Digitale Forschungsdienste.
Die Teilnehmer:innenzahl ist beschränkt auf 15, daher wird um Anmeldung an forschungsdienste@sub.uni-hamburg.de gebeten.
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT fällt es zunehmend schwer, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Viele Lehrende und Studierende spüren die Notwendigkeit, sich mit potenziell studiumsrelevanten KIs auseinanderzusetzen. Gleichzeitig fehlen ihnen häufig die Ressourcen und Anknüpfungspunkte, sodass viele Fragen unbeantwortet bleiben: Welche Technologien können mich in meiner Arbeit unterstützen? Wie kann ich bekannte Technologien didaktisch wertvoll einsetzen? Welche Limitationen von gKI muss ich bei der Nutzung im Hochschulkontext kennen? Wie vermittle ich einen verantwortungsbewussten Umgang mit Technologien an meine Studierenden?
Um Lehrenden ein niedrigschwelliges Angebot zu machen, diese und viele weitere offene Fragen zu thematisieren, schaffen wir als HUL (Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen) ein neues Format: den Frei-Raum KI und Didaktik. Es schafft Raum für Austausch, offene Fragen, lautes Denken und Experimentieren mit neuen Technologien – vor dem Hintergrund und zum Nutzen didaktischer Entscheidungen.
Alle Lehrenden der Uni Hamburg sind willkommen, einfach vorbei zu schauen, mit anderen Interessierten in Austausch zu treten, oder einfach die Zeit zu nutzen, sich individuell mit ihren offenen Fragen auseinanderzusetzen. Sie treffen auf Kolleginnen und Kollegen, auch aus der Hochschuldidaktik und vom DDLitLab, die Sie mit ihrer Expertise unterstützen.
Institution
Die Einführung von generativen KI-Tools wie ChatGPT hat im Hochschulkontext zu einer großen Verunsicherung geführt. Viele Studierende nutzen die Tools bislang gar nicht, manche sind unsicher, was erlaubt ist und andere nutzen sie womöglich bereits intensiv für das Studium, ohne genau über Funktionsweise und Grenzen informiert zu sein.
In diesem Workshop sind die Grundlagen des Einsatzes von generativer KI im Studiumskontext das Thema. Gemeinsam betrachten wir verschiedene Tools hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden anschließend für sich geklärt haben, ob und wie sie generative KI in ihrem Studium einsetzen wollen – und dadurch auch andere Studierende in dieser Entscheidung begleiten können. Dafür basiert ein großer Teil des Workshops auf Austausch unter den Teilnehmenden, weshalb er sich an Anfänger:innen, aber auch an erfahrenere gKI-Nutzende richtet.
Teilnahme und Anmeldung:
Dieses Angebot richtet sich fachübergreifend an alle regulär Studierenden der Universität Hamburg.
Die Anmeldung erfolgt über das nachstehende Anmeldeformular. Wenn Sie zum Termin verhindert sind, melden Sie sich bitte wieder ab, damit andere Personen ggf. nachrücken können (max. Teilnehmendenzahl: 15).
Die Workshops finden in der Jungiusstraße statt (Raumnummer folgt).
Institutions
Die Einführung von generativen KI-Tools wie ChatGPT hat im Hochschulkontext zu einer großen Verunsicherung geführt. Viele Studierende nutzen die Tools bislang gar nicht, manche sind unsicher, was erlaubt ist und andere nutzen sie womöglich bereits intensiv für das Studium, ohne genau über Funktionsweise und Grenzen informiert zu sein.
In diesem Workshop sind die Grundlagen des Einsatzes von generativer KI im Studiumskontext das Thema. Gemeinsam betrachten wir verschiedene Tools hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden anschließend für sich geklärt haben, ob und wie sie generative KI in ihrem Studium einsetzen wollen – und dadurch auch andere Studierende in dieser Entscheidung begleiten können. Dafür basiert ein großer Teil des Workshops auf Austausch unter den Teilnehmenden, weshalb er sich an Anfänger:innen, aber auch an erfahrenere gKI-Nutzende richtet.
Teilnahme und Anmeldung:
Dieses Angebot richtet sich fachübergreifend an alle regulär Studierenden der Universität Hamburg.
Die Anmeldung erfolgt über das nachstehende Anmeldeformular. Wenn Sie zum Termin verhindert sind, melden Sie sich bitte wieder ab, damit andere Personen ggf. nachrücken können (max. Teilnehmendenzahl: 15).
Die Workshops finden in der Jungiusstraße statt (Raumnummer folgt).
Institutions
Die Einführung von generativen KI-Tools wie ChatGPT hat im Hochschulkontext zu einer großen Verunsicherung geführt. Viele Studierende nutzen die Tools bislang gar nicht, manche sind unsicher, was erlaubt ist und andere nutzen sie womöglich bereits intensiv für das Studium, ohne genau über Funktionsweise und Grenzen informiert zu sein.
In diesem Workshop sind die Grundlagen des Einsatzes von generativer KI im Studiumskontext das Thema. Gemeinsam betrachten wir verschiedene Tools hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden anschließend für sich geklärt haben, ob und wie sie generative KI in ihrem Studium einsetzen wollen – und dadurch auch andere Studierende in dieser Entscheidung begleiten können. Dafür basiert ein großer Teil des Workshops auf Austausch unter den Teilnehmenden, weshalb er sich an Anfänger:innen, aber auch an erfahrenere gKI-Nutzende richtet.
Teilnahme und Anmeldung:
Dieses Angebot richtet sich fachübergreifend an alle regulär Studierenden der Universität Hamburg.
Die Anmeldung erfolgt über das nachstehende Anmeldeformular. Wenn Sie zum Termin verhindert sind, melden Sie sich bitte wieder ab, damit andere Personen ggf. nachrücken können (max. Teilnehmendenzahl: 15).
Die Workshops finden in der Jungiusstraße statt. Die Raumnummer wird per E-Mail bekanntgegeben.
Institutions
learn_bAIome offers workshops and trainings in biomedical AI/data science with tailored formats that take into account background, programming skills and intensity to provide unique, focused, and effective courses. These courses are free and open to students, clinicians, and researchers across academic institutions in Hamburg.
Lecturer: Dr. Lorenz Adlung, I. Department of Medicine, Hamburg Center for Translational Immunology (HCTI), bAIome, UKE
Prerequisites: Intrinsic motivation to learn about infection and inflammation using your computer.
Description: This workshop is open to all students, researchers and clinicians who want to learn how we use (“big”?) data and computational modelling for discovery and rational intervention in infection and inflammation. In today’s biomedical research, the bottleneck has shifted, and for the first time, data generation is no longer the rate-limiting step in scientific progress, but rather: data analysis. We will discuss current trends and show how we can use mathematical concepts and analytical thinking to address unmet clinical needs in influenza infection and inflammatory bowel disease. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop or ipad.
Topics
Dr. Behnam Yousefi, Institute of medical systems biology, UKE
This workshop is for students, researchers, and clinicians keen to learn the R programming language and data analysis relevant to biomedicine. The course is designed to be practical and comprehensive with no specific background requirements. We will focus on fundamentals of data analysis with examples of real-life data in biomedicine, such as gene expression. By the end of the course, participants will be familiar with the essentials of data analysis, including statistical tests, linear regression, principal component analysis, clustering and data visualization. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop (no ipads).
Topics:
Basics of R programming language
Statistical tests
Linear regression
Principal component analysis (PCA)
Clustering
Data visualization
Dr. Behnam Yousefi, Institute of medical systems biology, UKE
This workshop is for students, researchers, and clinicians keen to learn the R programming language and data analysis relevant to biomedicine. The course is designed to be practical and comprehensive with no specific background requirements. We will focus on fundamentals of data analysis with examples of real-life data in biomedicine, such as gene expression. By the end of the course, participants will be familiar with the essentials of data analysis, including statistical tests, linear regression, principal component analysis, clustering and data visualization. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop (no ipads).
Topics:
Basics of R programming language
Statistical tests
Linear regression
Principal component analysis (PCA)
Clustering
Data visualization
“Visualization gives you answers to questions you didn’t know you had.” – Ben Shneiderman.
Exploratory data analysis is a critical step in any successful project. Turning raw data into insights requires a clear process: data wrangling to organize and clean the data, exploratory analysis to uncover patterns, and finally, visualization to effectively communicate your findings. This beginner-friendly workshop on Data Wrangling and Visualization in R is designed to guide participants through these essential steps with practical, hands-on examples. No prior programming experience is required. On the first day, we will introduce the R programming language and its fundamental features. The second and third days will focus on mastering data wrangling using the dplyr package and creating customizable, publication-ready plots with ggplot2, specifically tailored to bioinformatics applications. Additionally, the workshop will include an introduction to R Markdown, enabling participants to create reproducible reports that seamlessly combine code, plots, and analysis insights in a single document. By the end of the workshop, participants will have the skills to perform data wrangling with dplyr, create compelling visualizations with ggplot2, and produce reproducible reports using R Markdown, setting a strong foundation for their data analysis projects.
Topics:
Due to popular demand registration for this workshop has now closed.
Language: English
Prerequisites: A laptop with Rstudio installed, Enthusiasm
Dr. Behnam Yousefi, Institute of medical systems biology, UKE
This workshop is open to students, researchers, and clinicians keen to learn the essentials of machine learning and implementing it via Python. The aim of the course is to provide a comprehensive map of machine learning (and deep learning) methods with no specific background requirements. A little background in python can be helpful, though. We will focus on fundamentals of machine learning, validation methods, linear and nonlinear models, and feature reduction. The students will also get familiarized with the Python packages of Sci-kit Learn and Pytorch. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop (no ipads).
Topics
Types of machine learning: supervised and unsupervised
Validation metrics and cross validation
Introduction to linear and nonlinear models include: Linear regression, Random forest, support vector machines, deep neural networks.
Feature reduction.
Regularization.
learn_bAIome offers workshops and trainings in biomedical AI/data science with tailored formats that take into account background, programming skills and intensity to provide unique, focused, and effective courses. These courses are free and open to students, clinicians, and researchers across academic institutions in Hamburg.
Lecturer: Dr. Fatemeh Hadäghi, Institute of Computational Neuroscience, UKE
Prerequisites A basic understanding of neural networks and machine learning concepts is expected as well as a familiarity with Python and basic programming skills.
Description This workshop is open to students, researchers, and clinicians wanting to learn about recurrent neural networks (RNNs) and their applications in biomedical signal processing. RNNs are vital tools in the field of neural networks, especially known for their capability to manage sequential data. This workshop will provide an accessible introduction to RNNs, concentrating on their core concepts and various applications. We will explore how RNNs excel at capturing temporal dependencies through their unique recurrent connections, making them highly effective for a variety of tasks. Participants can expect to achieve a solid understanding of the basic principles and architecture of RNNs as well as the ability to identify suitable applications for RNNs and implement basic RNN models. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop (no ipads).
Topics
Die Veranstaltungsreihe beschäftigt sich in diesem Herbst unter dem Titel KI und Wir mit den rasanten und grundlegenden Veränderungen unserer Gesellschaft durch künstliche Intelligenz.
Vom 9. Oktober bis zum 14. November diskutieren Expert:innen aus Wissenschaft, Politik und Praxis mit dem Hamburger Publikum über das Potenzial von ChatGPT und Co. Wie können die neuen Technologien Medizin und Klimaschutz voranbringen oder auch in der Kunst genutzt werden? Wo kann KI beim Lernen in Schule, Hochschule und darüber hinaus unterstützen? Welche Regulierungen oder Transparenzvorschriften brauchen wir dabei? Um diese und andere Fragen geht es in vielfältigen Formaten von Podiumsdiskussionen über Ausstellungen bis hin zu interaktiven Workshops, die zum
Mitdiskutieren, Dazulernen und Ausprobieren einladen. Die Veranstaltungen finden u.a. an der Uni Hamburg statt. Viele UHH-Mitglieder tragen aktiv zum Programm bei.
Institutions
learn_bAIome offers workshops and trainings in biomedical AI/data science with tailored formats that take into account background, programming skills and intensity to provide unique, focused, and effective courses. These courses are free and open to students, clinicians, and researchers across academic institutions in Hamburg.
Prerequisites: Intermediate level computational background and basic knowledge of machine learning
Description: This 3-day international workshop is organised by University of Hamburg’s European University Alliance for Global Health (EUGLOH), Hub of Computing and Data Science (HCDS) and Center for Biomedical AI at UKE (bAIome) to foster international exchange and cooperation among students and researchers working in machine learning relating to biomedical questions. The vision is to create a supportive network and inspire international collaborations.
The workshop will explore various aspects of machine learning using biomedical data with the hands-on practical projects providing the main focus, allowing participants to work in a team environment to understand how machine learning is applied to specific biomedical challenges.
For further details and registration check out the EUGLOH website
learn_bAIome offers workshops and trainings in biomedical AI/data science with tailored formats that take into account background, programming skills and intensity to provide unique, focused, and effective courses. These courses are free and open to students, clinicians, and researchers across academic institutions in Hamburg.
This workshop is open to students, researchers, and clinicians wanting to learn how machine learning is applied for biomedical datasets, the different classes of machine learning algorithms that may be used, as well as the best practices in selecting and evaluating algorithms, and their limitations. The aim of the course is to provide concepts and tools to navigate the use of machine learning in the biomedical landscape. The course will use biological datasets and there will be hands-on components as well as discussions. Participants should already have taken an introduction to machine learning and be familiar with Python programming. The workshop will be in presence and therefore each participant should bring their own laptop (no ipads).
Topics
In the humanities and cultural studies, OCR (Optical Character Recognition) and HTR (Handwritten Text Recognition) remain difficult tasks. All users have access to a free and simple-to-use tool through OCR4all to carry out their own OCR workflows. The fundamental ideas and concepts of OCR will be covered in this workshop, along with a brief overview of the OCR4all program.
- What kinds of files and data are necessary for OCR?
- How does the OCR or HTR workflow integration in OCR4all adapt according to the source material and the anticipated (human) effort?
- With regard to the content at hand, how much of the workflow can be automated?
- What is an OCR model, and how can one train a specific text recognition model?
- What level of recognition accuracy can be expected?
- How much work should be put into producing texts if they are going to be used later?
By the end of the session, all participants will be able to work independently on challenging OCR tasks thanks to the discussion and explanation of these and other topics.
The participants may use the offered sample texts as well as their own materials. There is no prerequisite for this training, and all skill levels can participate.
Speaker: Florian Langhanki (JMU)
The number of participants is limited to 15, so please register at forschungsdienste@sub.uni-hamburg.de.
This event is in the series "Digital Humanities – How does it work?" of the Department for Digital Scholarship Services.
Im zweiten Teil des Workshops geht es darum, wie Lehrende die erlernten Grundlagen und Diskussionen über generative KI-Tools in ihre eigene Lehre integrieren können. Aufbauend auf den Inhalten aus Teil A, werden spezifische Strategien und Methoden entwickelt, um Studierenden den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools zu vermitteln. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden praxisnahe Ansätze erarbeiten, die sie direkt in ihren eigenen Lehrveranstaltungen umsetzen können. Dies umfasst bspw. die Gestaltung von Inputs oder Aufgaben, die Nutzung von KI-Tools zur Förderung des Lernens und die Schaffung eines transparenten Rahmens für den Einsatz von KI. Durch den Austausch und die Zusammenarbeit im Workshop entwickeln die Teilnehmenden individuelle Konzepte, die zu ihrer eigenen Lehrpraxis passen.
• Entwicklung von Strategien zur Integration der erlernten Inhalte in die eigene Lehre
• Praxisnahe Ansätze zur Umsetzung in der eigenen Lehrpraxis erarbeiten
• Ziel: Förderung des verantwortungsvollen Umgangs mit KI bei Studierenden
Institution
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg