Indian Summer School Mainz 2017
Die im Rahmen des Mainzer Masterstudiengangs „Digitale Methodik in den Geistes- und Kulturwissenschaften“ stattfindende Indian Summer School 2017 widmet sich den Methoden zur computerbasierten Analyse digitaler Wissensbestände unter Einbeziehung von Semantic Web und Linked Open Data.
10.10.2017, 14:00 Uhr - 13.10.2017, 15:30 Uhr
Ziel der Indian Summer School 2017 ist es, die „traditionellen“ Bereiche der Digital Humanities wie beispielsweise die Kodierung und Annotation von Texten und Bildern, die Arbeit mit raum- und zeitbasierten Daten, aber auch die Beschäftigung mit Graphentechnologien und der historischen Netzwerkforschung im Anwendungskontext von Linked Open Data und dem Semantic Web zu betrachten. Die Vorstellung von LOD-Tools und Semantic Web-Technologien und die praktische Arbeit mit ihnen wird dabei einen Schwerpunkt bilden.
Ablauf
Dienstag, 10.10.17
Basisinstrumente für das digitale Arbeiten (14:00 Uhr)
Kulturelles Event (17:30 Uhr)
Get-Together (19:30 Uhr)
Mittwoch, 11.10.17, 10:00 - 17:30 Uhr
LOD: Grundlagen und Modellierung
Donnerstag, 12.10.17, 10:00 - 17:30 Uhr
Semantische Annotation; Webtechnologien; Visualisierung
Freitag, 13.10.2017, 10:00 - 15:30 Uhr
Graphentechnologien; Netzwerke; Wrap-Up
Webseite
Zielgruppe
Die Veranstaltung wird nach dem European Credit Transfer System (ECTS) kreditiert und richtet sich an Interessierte im In- und Ausland, die mindestens über einen Bachelor-Abschluss in den Geistes- und Kulturwissenschaften oder der Informatik bzw. den Informationswissenschaften verfügen. Verkehrssprachen sind Deutsch und Englisch. Die Teilnehmerzahl ist auf 40 Personen beschränkt. Hiervon sind 25 Plätze zunächst für die Erstsemester des Mainzer Masterstudiengangs reserviert. 15 Plätze werden im Rahmen der Ausschreibung frei vergeben. Eine Nachrückerliste stellt sicher, dass alle Plätze vergeben werden können.
Weitere Informationen
Anmelde- oder Einreichungsfrist
31.07.2017
Kategorisierung
Art des Termins
- Workshop / Seminar
Veranstaltungsform
- Präsenzveranstaltung