"Die KI im Dorf lassen“ - praktische Anwendbarkeit von Methoden der Künstlichen
Die Bedeutung innovativer KI-Anwendungen, insbesondere generativer Modelle und Large Language Models, hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Im Kontext dessen wird ein umfassender Überblick über etablierte Machine-Learning-Methoden gegeben, die seit über einem Jahrzehnt existieren und zunehmend für Bibliotheken relevant sind.
Auf einen Blick
| Kategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Weiterbildung | 1.04 „Die KI im Dorf lassen“ - praktische Anwendbarkeit von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Inhaltserschließung |
| Termin |
06.03.2025 - 20.03.2025 (Seminarlaufzeit) Videomeetings (Anwesenheit erforderlich) 06.03.2025 | 10.00 - 12.00 Uhr 20.03.2025 | 10.00 - 12.00 Uhr |
| Arbeitsaufwand |
insgesamt 6 Stunden Es fällt eine Selbstlernphase von etwa 2 Stunden an. |
| Zielgruppe | Beschäftigte Wissenschaftlicher und Öffentlicher Bibliotheken, die mit Inhaltserschließung vertraut sind und sich für den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz sowie deren aktuelle Entwicklungen interessieren |
| Ort | ortsunabhängig (Online-Seminar) |
| Teilnehmerzahl | 15 |
| DozentIn |
Dr. Anna Kasprzik ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft |
| Kosten | für Nicht-Landesbedienstete NRW: 65,- Euro |
| Anmeldung | bis spätestens 23.01.2025 |
Inhalt:
Anwendungen auf der Basis von Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT erfreuen sich aktuell großer Aufmerksamkeit. Machine-Learning-Methoden, die auch für den Einsatz in Bibliotheken interessant sein könnten, gibt es aber schon mindestens ein Jahrzehnt. Medienhype und kommerzielle Interessen machen es für Beschäftigte im Informationsinfrastrukturbereich zu einer besonderen Herausforderung, die Funktionsweise und den Mehrwert verschiedener Methoden richtig einzuschätzen und deren praktische Relevanz für die eigene Arbeit zu evaluieren.
Folgende Themen werden behandelt:
» Überblickswissen über das Feld der Künstlichen Intelligenz, einschließlich der jüngsten Entwicklungen wie generative KI und Large Language Models
» Sensibilisierung für diverse Problematiken, die durch den Einsatz neuester KI-Methoden entstehen könnten – sowohl gesamtgesellschaftlich als auch in Bezug auf Informationsinfrastrukturen
» Einblick in den produktiven Einsatz von Machine-Learning-Methoden zur Inhaltserschließung, am Beispiel des AutoSE-Dienstes der ZBW
» Möglichkeiten für die Teilnehmer*innen, ihre eigenen Anwendungsfälle auf die Einsetzbarkeit von KI-Methoden hin zu beleuchten
» Bereitstellung von Materialien und Anregungen zur weiteren Vertiefung des Themas im Selbststudium
Die Seminarsprache ist Deutsch – für eine Praxisübung sind jedoch ausreichende Englischkenntnisse erforderlich, um den Inhalt kurzer Texte und die dazugehörigen Schlagwörter verstehen zu können.
Hinweis: Teilnehmer*innen können vorab im bereitgestellten Moodle-Kursraum Fragen stellen, besondere Interessen kundtun oder eigene Praxisszenarien beschreiben, die im Rahmen des Seminars diskutiert werden sollen.
Lernziele:
Am Ende des Seminars
» sind Sie mit Grundbegriffen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens vertraut,
» kennen Sie diverse problematische Aspekte und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI-Methoden einhergehen,
» können Sie besser einschätzen, ob und welche Aufgaben in der Erschließung sich in Ihrer Bibliothek mit KI-Methoden automatisieren ließen und entsprechende Projekte fundierter planen oder anregen.
Format:
Online mit Selbstlernphase
Das Seminar findet ausschließlich online statt. Neben Videomeetings werden Ihnen Materialien und Aufgaben über eine Plattform zur Verfügung gestellt.
Methoden:
Bearbeitung von Praxisbeispielen, Brainstorming, Einzelarbeit, Erfahrungsaustausch, Vortrag/Präsentation
Tools/Technik:
Sie benötigen ein internetfähiges Endgerät (PC oder Laptop), um auf die Lernplattform Moodle zugreifen zu können. Die Videomeetings finden in der Regel über Zoom statt. Für Zoom benötigen Sie zudem eine Webcam sowie ein Headset oder ein anderes Audiosystem.