Computer Vision und Machine Learning in der geschichtswissenschaftlichen Praxis (am Beispiel mittelalterlicher Wappen und Wasserzeichen) - Detailseite

“Künstliche Intelligenz” und hier insbesondere die Verfahren des Maschinellen Lernens sind aktuell sehr angesagt. Dass damit auch für die historische Forschung erhebliche Potentiale verbunden sind, liegt auf der Hand. Nur müssen diese auch genutzt werden. Ziel der Übung ist es daher, die Teilnehmenden in die grundlegenden Funktionsweisen des Maschinellen Lernens einzuführen und diese anhand ausgewählter Anwendungsszenarien zu diskutieren, um sie dann in einem zweiten Teil selbst an einem konkreten Projekt anzuwenden und ihren Einsatz zugleich mit Blick auf die besonderen Anforderungen der Geschichtswissenschaften methodisch-kritisch zu begleiten. Im Zentrum stehen dabei Verfahren der automatischen Bildanalyse , die es z. B. erlauben, umfangreiche Bilddaten bestimmten Motiven automatisch zuzuordnen und ähnliche Darstellungen wiederzufinden. Deren Einsatz wollen wir dabei am Beispiel der mittelalterlichen Wasserzeichen testen, die seit dem Beginn der Papierproduktion im 13. Jahrhundert von den jeweiligen Papiermühlen eingebracht wurden, um ihre Produkte zu kennzeichnen, und die heute mitunter das einzige Hilfsmittel darstellen, um die auf diesem Schreibmaterial festgehaltenen Texte und Abbildungen näher zu datieren und einzuordnen. Durch die große Anzahl der verwendeten Wasserzeichen und die oft nur kleinen Differenzen ist dies bislang ein schwieriges und recht fehleranfälliges Unterfangen, das durch den Einsatz maschineller Methoden erheblich vereinfacht werden könnte, was letztendlich auch zur Neueinordnung bisher nur schlecht datierter Quellen und damit zu neuen historischen Einsichten führen könnte.

Diese Übung wird von der Professur Digital History und der Staatsbibliothek zu Berlin gemeinsam organisiert.

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Geschichtswissenschaften ebenso wie an interessierte Informatikstudierende. Vorkenntnisse sind nicht notwendig.

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!