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| Semester | Frühjahrsemester 2020 |
| Angebotsmuster | einmalig |
| Dozierende | Gerhard Lauer (gerhard.lauer@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Machine Learning (ML) is a subset of artificial intelligence and a powerful tool to understand data, even predicting data. The seminar is an introduction to basic concepts and application of ML for research issues in the humanities and social sciences. |
| Lernziele | The objective is to learn how to run machine learning for research in social sciences and humanities. Students will read and discuss basic papers in the field of ML in class, take part in hands-on sessions to practice ML, and write a research report in which they demonstrate their knowledge of ML. |
| Anmeldung zur Lehrveranstaltung | Belegen |
| Unterrichtssprache | Englisch |
| Einsatz digitaler Medien | kein spezifischer Einsatz |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|
Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
| Module |
Modul: Digital Humanities, Culture and Society (Master Studienfach: Digital Humanities) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Portfolio Students will write a research report in which they introduce a question of their choice, which they attempt to answer using machine learning. This report will be assessed as either a pass or a fail. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anmelden: Belegen; Abmelden: nicht erforderlich |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | Pass / Fail |
| Wiederholtes Belegen | nicht wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Philosophisch-Historische Fakultät, studadmin-philhist@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Digital Humanities Lab |