Kurz: PoC. Aus dem Projektmanagement. Als PoC wird der Nachweis verstanden, mit dem die prinzipielle Umsetzbarkeit eines Vorhabens, z. B. durch einen Prototyp, belegt wird. Von diesem Meilenstein ausgehend, kann weiter an dem Projekt gearbeitet werden.
Beschreibt einen Musterentwurf des zu entwickelnden Endproduktes. In der Softwareentwicklung wird eine prototypische Vorlage an die Bedürfnisse der User angepasst und dadurch in iterativen Zyklen stetig weiterentwickelt.
Eine Abfolge von Handlungsanweisungen zur Lösung eines Problems. Dabei folgen Algorithmen definierten Einzelschritten, welche in ihrer festgelegten Reihenfolge ausgeführt werden (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe).
Bedeutet das Einteilen von unterschiedlichen Objekten eines Datensatzes in verschiedene Gruppen. Dabei geschieht die Aufteilung automatisiert anhand von vorgefundenen Ähnlichkeitsmerkmalen, z.B. in einem Bildkorpus bei Gruppen wie »Hunde« und »Katzen«.
Der Begriff beschreibt die Entwicklung eines Modells mittels spezieller Lernalgorithmen, welche auf eine große Menge an Trainingsdaten zurückgreifen. Das dabei generierte ‚Wissen‘ kann für Vorhersagen oder Empfehlungen genutzt werden.
Kurzform für »Künstliche Intelligenz«. Der Begriff ist kritisch zu sehen, da er eine Vermenschlichung (Anthropomorphismus) bedeutet. Eigentlich ist damit derzeit ausschließlich »Maschinelles Lernen« gemeint.
Das Publikationsformat reflektiert den aktuellen Arbeits- und Diskussionsstand innerhalb der Forschungsgruppe, macht neues Wissen verfügbar und transportiert dieses auch nach außen.
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Der Verband Deutscher Kunsthistoriker veranstaltet in Zusammenarbeit mit dem Ulmer Verein und dem Arbeitskreis Digitale Kunstgeschichte am 26./27. März 2021 die Online-Konferenz »Digitale Erfahrungen und Strategien in der Kunstgeschichte nach einem Jahr Corona-Pandemie«.
Vom 17.-30. März 2021 war »Training the Archive« Teil der »Cultural Heritage Data School« der Universität von Cambridge. Zum Programm.
»Training the Archive« (2020–2023) ist ein Forschungsprojekt, das die Möglichkeiten und Risiken von KI in Bezug auf die automatisierte Strukturierung von musealen Sammlungsdaten zur Unterstützung der kuratorischen Praxis und der künstlerischen Produktion auslotet.
