Research Skills
Workshop "Literaturverwaltung und Wissensmanagement mit Citavi"
Workshop "Literaturverwaltung und Wissensmanagement mit Citavi"
Im Literaturverwaltungsprogramm Citavi können Sie Ihre Literaturangaben, Gedanken und Zitate sammeln und per Klick in Ihren Text übernehmen. Das Literaturverzeichnis erstellt sich automatisch. In der Einführungsveranstaltung werden die grundlegenden Funktionen von Citavi anhand eines Beispielprojekts erläutert und geübt. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Dies ist ein Angebot Universitätsbibliothek.
Die Kurse finden an verschiedenen Standorten der Universität statt. Ausführliche Informationen und Termine hier.
Workshop "Professionell recherchieren"
Workshop "Professionell recherchieren"
Themen dieses Kurses sind Internet-Suchstrategien. Es werden Spezialsuchmaschinen für wissenschaftliche Texte, Statistiken und Blogs vorgestellt. Außerdem geht es darum, wie man wissenschaftliche Debatten nachvollziehen kann, immer auf dem Laufenden bleibt und das Web 2.0 für die Wissenschaft nutzen kann.
Dies ist eine Veranstaltung der Universitätsbibliothek.
Die Kurse finden an verschiedenen Standorten der Universität statt. Ausführliche Informationen und Termine
Workshop "Publizieren"
Workshop "Publizieren"
In dem Workshop werden wesentliche Punkte rund ums Publizieren besprochen. Dabei soll es unter anderem um das wissenschaftliches Verlagswesen, den Publikationsprozess, die Veröffentlichungsverträge, das Urheberrecht und um Förder- und Verwertungsmöglichkeiten gehen.
Lt. Open-Access-Erklärung fordert die Universitätsleitung die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Universität auf, ihre Publikationen und Forschungsergebnisse auf dem Publikationsserver der Universität als Originalarbeit oder als Pre- bzw. Postprint zu veröffentlichen. Weitere Themen sind also Erst- und Zweitveröffentlichungen, die damit einhergehenden rechtlichen Implikationen und elektronische Publikationen u.a. auf OPUS oder bei UBP.
Anschließend soll es genügend Raum zur Diskussion und für Fragen zu oben genannten Themen und zu individuelle Publikationsvorhaben geben.
Dies ist ein Angebot der Universitätsbibliothek.
Maschinelles Lernen und Data Science: Hands-On mit KNIME (wird aus aktuellem Anlass verschoben. Termin wird bekanntgegeben)
Maschinelles Lernen und Data Science: Hands-On mit KNIME (wird aus aktuellem Anlass verschoben. Termin wird bekanntgegeben)
Anhand der Data Science Software KNIME werden die grundlegenden Schritte der Anwendung von Maschinellem Lernen auf Daten vermittelt. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Einführung grundlegender Ansätze des Maschinellen Lernens sowie die Beurteilung der Generalisierungsgüte von Klassifikatoren gelegt. Entscheidungsbaumverfahren und Neuronale Netze werden praktisch anhand realer Datensätze exemplarisch implementiert.
Ablauf
- Kurze Einführung in Data Science Lifecycle
- Vorstellung der Beispieldaten
- Vorstellung der Grundstruktur von KNIME
- Einführung in den Entscheidungsbaum-Algorithmus C4.5 und Umsetzung in KNIME
- Einführung und Umsetzung eines Multilayer-Perzeptrons in KNIME
- Hands-On in Kleingruppen
- Vorstellung von Strategien und Maße zur Evaluierung der Generalisierungsgüte
- Abschlussdiskussion: Nachteile von Black-Box-Verfahren, Chancen und Risiken von Maschinellem Lernen in Wissenschaft und Gesellschaft
Lernziele
- Grundverständnis des Vorgehens bei Anwendungen des Maschinellen Lernens
- Praktischer Umgang mit einem gängigen Machine-Learning-Tool
- Einsicht in grundsätzliche Grenzen induktiver Verfahren
Voraussetzung für die Teilnahme: ba-Nummer zum Einloggen am Rechner im Computer-Pool
Maximale Teilnehmerzahl: 30 Personen
Zielgruppe: Master-Studierende, Promovierende, Postdocs
Zeit: Donnerstag, 02.04.2020, 12:30 bis 15:30 Uhr
Ort: WE5/04.014
Workshopleitung: Bettina Finzel, Johannes Rabold, Kognitive Systeme, WIAI
Bettina Finzel ist Doktorandin im BMBF-Projekt Transparent Medical Expert Companion. Johannes Rabold ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Lehre. Beide haben langjährige Erfahrungen mit verschiedenen Statistik- und Machine Learning-Umgebungen. Ihre Promotionsthemen betreffen verschiedene Aspekte der Erklärbarkeit von Deep Learning Methoden.
Anmeldung
Bitte melden Sie sich per Mail an workshops.trac(at)uni-bamberg.de an.
Individualberatung "Wie schreibe ich ein Exposé?"
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- Gliederung eines Exposés
- Schreibtipps
- Probleme und Stolperfallen
Vereinbaren Sie gerne einen Termin mit Dr. Marion Hacke, Promovierendenberatung, promotion.trac@uni-bamberg.de
Die Individualberatung erfolgt derzeit telefonisch oder per Skype.