Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt elektronisch über das AGNES-Portal.
Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 markiert einen fundamentalen Wendepunkt im Umgang mit künstlicher Intelligenz, auch in den Geschichtswissenschaften. Diese Entwicklung bringt zahlreiche, noch ungelöste Herausforderungen mit sich, denen wir uns stellen und die wir aktiv mitgestalten müssen. Grundlage dafür ist jedoch ein tieferes Verständnis dieser neuen Technologien und ihrer Funktionsweisen. Im Rahmen dieses Masterseminars wollen wir genau dieses Verständnis entwickeln und auf dieser Basis diskutieren, wie Large Language Models (LLMs) die Geschichtswissenschaften revolutionieren und welche neuen Möglichkeiten und Herausforderungen sich daraus ergeben. Dazu werden wir zunächst die rasante Verbreitung von ChatGPT und die damit einhergehenden Diskussionen in den Blick nehmen, um uns dann intensiver mit den technischen Aspekten großer Sprachmodelle, einschließlich der Konzepte des Embeddings, der Self-Attention und der Skalierung, zu beschäftigen. Durch die Lektüre zentraler Papers wollen wir ein tieferes Verständnis der theoretischen Grundlagen erarbeiten. Darauf aufbauend werden wir schließlich konkrete Methoden und praktische Anwendungsszenarien untersuchen, von der Kontextualisierung und Übersetzung historischer Quellen über den Einsatz von Chatbots in der Geschichtsvermittlung bis hin zu Technologien wie Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Analyse großer Textkorpora, um am Ende zu einer differenzierten Einschätzung der Potenziale und Grenzen von LLMs für die historische Wissensproduktion zu gelangen. In einer begleitenden Übung können die im Seminar erworbenen Kenntnisse am Beispiel der Dekolonisation und ihrer Darstellung in deutschsprachigen Nachrichtenmagazinen der 1940er bis 1970er Jahre praktisch erprobt und vertieft werden. Der Besuch der begleitenden Übung wird empfohlen.
Die Lehrveranstaltung wird von AI-SKILLS unterstützt.
Hermeneutik in Zeiten der KI. Large Language Models als hermeneutische Instrumente in den Geschichtswissenschaften, in: Gerhard Schreiber, Lukas Ohly (Hgg.), KI:Text. Diskurse über KI-Textgeneratoren, Berlin/Boston 2024, S. 203-234 (https://doi.org/10.1515/9783111351490-014 ).
Ausgleichsberechtigte Studierende wenden sich zur bevorzugten Platzvergabe per E-Mail mit einem Nachweis der Ausgleichsberechtigung an die Studienkoordinationsstelle Geschichte. Ausschlussfrist für die Geltendmachung von Ausgleichsberechtigungen ist der letzte Tag der zentralen Frist, 16 Uhr. Textnachrichten in AGNES werden hingegen nicht gelesen!
Die Veranstaltung wurde 5 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:
