Anna-Maria Nothelfer: Di 12:15-13:45 Uhr, 14-tägig Termine in Absprache Präsenz und online

Kann eine KI deine Hausarbeiten schreiben? Experimente mit ChatGPT

Der Chatbot GPT ist aktuell in aller Munde. Mit ihm soll es möglich sein, verschiedene Formen von Texten generieren zu lassen. Sogar wissenschaftliche Texte sollen möglich sein.
Werden also demnächst Hausarbeiten nur noch von GPT oder weiteren künstlich-intelligenten Systemen geschrieben? Ist eine Hausarbeit, die mit der künstlichen Inteligenz verfasst wurde, von der Qualität her angemessen? Wird das Studieren mit KI die Universität verändern oder muss die Uni eventuell ihre Prüfungsformen überdenken?  Was lernen wir über menschliche Prozesse, wenn diese plötzlich von Maschinen simuliert werden können?
Auf diese Weise wird das konkrete Beispiel des Chatbots GPT zum Ausgangspunkt für medienphilosphische und ethische Fragestellungen, die unser Verhältnis zu smarten Maschinen in den Blick nehmen und nach der Normativität und Kontextualisierung von datenbasierten Systemen fragen.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen. Programmierkenntnisse sind nicht notwendig. Besitz eines Laptops wird vorausgesetzt.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich bitte an Anna-Maria Nothelfer: anothelf@uni-mainz.de
 

 

LL Kompaktkurse

Python-Anwendungen

Informationen folgen in Kürze.
 

 

Jan Jokisch, Mo 16:15–17:45 Uhr

Einführung in die Textdigitalisierung – Grundlagen der digitalen Editorik

Ziel des Seminars ist es, Studierende in die Grundlagen analoger und digitaler Editorik einzuführen und das daraus gewonnene Problembewusstsein zu benutzen, um mit ihnen Digitalisate im Format TEI XML herzustellen.
Editionsphilologie ist einer der ältesten Bereiche der Geisteswissenschaft. Die Ansprüche an Editionen haben sich in den letzten Jahren jedoch gewandelt, da sie nicht nur menschliche Leser:innen adressieren, sondern für computergestützte Methoden (z.B. Distant Reading) auch in maschinenlesbaren Formaten vorliegen müssen. Dies stellt Editor:innen nicht nur vor neue Herausforderungen, sondern eröffnet mit digitalen Verfahren auch neue Zugänge, Text und Editorik zu denken. Über theoretische und praktische Grundlagen der Informatik und Editionsphilologie werden wir uns dem Thema nähern und zusammen den Weg vom gedruckten Text (Buch/Brief/ Dokument/etc.) zum fertigen Digitalisat (im Standard-Dokumentenformat TEI XML) beschreiten.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen. Programmierkenntnisse sind nicht notwendig. Besitz eines Laptops wird vorausgesetzt.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich bitte an Jan Jokisch: jan.jokisch@ae.mpg.de
 

 

Jan Jokisch, 23.6.2023, 10–16 Uhr Uhr

Crashkurs Regular Expressions

Regular Expressions (RegEx) sind ein mächtiges und unerlässliches Werkzeug für die computergestützte Arbeit mit Texten. Sie erlauben es, statt nur nach einer konkreten Zeichenfolge, nach komplexen, abstrakten Ausdrücken zu suchen und diese zu manipulieren. So könnte man beispielsweise einen Text nach Alliterationen untersuchen, jedes Wort mit mehr als sechs Buchstaben am Ende eines Satzes finden oder alle Instanzen von camelCase in snake_case umwandeln. Da RegEx programmiersprachenunabhängig sind und sogar in Microsoft Office Anwendung finden, sind sie eine perfekte Ergänzung für jeden digitalen Werkzeugkasten.

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen. Programmierkenntnisse sind nicht notwendig. Besitz eines Laptops wird vorausgesetzt.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich bitte an Jan Jokisch: jan.jokisch@ae.mpg.de
 

 

Miriam Brauer, Di 16–18 Uhr

Think Python

Python bietet viele Möglichkeiten, um Datensätze aller Art zu analysieren und zu visualisieren. Das Ziel des Kurses ist es, Studierenden die Grundlagen der Programmiersprache Python beizubringen. Neben den Grundkentnissen wird den Studierenden vermittelt, wie sie sich selbstständig neue Aspekte der Programmiersprache beibringen können, so dass sie in der Lage sind, die erworbenen Kentnisse in fachspezifischen Analysen und Visualisierungen anzuwenden.

Der Kurs richtet sich an Studierende aller Disziplinen und Fachsemester. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Ein Laptop oder ein Tablet mit externer Tastatur werden für die erfolgreiche Teilnahme benötigt. Der Kurs kann bei Eintragung über Jogustine auf dem Transcript of Records eingetragen werden.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich an Miriam Brauer: mbrauer@uni-mainz.de

 

 

Miriam Brauer, 07.07.23, 10–16 Uhr

Warum nicht Word & Co? Textsatz mit LaTeX

Es gibt viele Möglichkeiten wissenschaftliche Texte zu schreiben. Konsistente Formatierungen und vollständige Referenzen sind dabei essentielle Bestandteile. LaTeX ist eine Auszeichnungssprache, die genau dabei unterstützt.

In diesem Kurs lernen Studierende LaTeX-Grundlagen und arbeiten anschließend daran eine Vorlage zu entwickeln, die sie für Ihre eigenen wissenschaftlichen Arbeiten verwenden können. Dabei werden die Studierenden die Vorgaben Ihres Studienfachs verwenden um die relevanten Faktoren anzupassen.

Der Kurs richtet sich primär an Studierende, die in diesem Semster eine Hausarbeit schreiben. Die Teilnahme ist aber auch für alle möglich, die eine Vorlage für zukünftige Semester entwickeln oder lediglich LaTeX kennenlernen wollen. Vorkentnisse sind nicht erforderlich, Studierende benötigen aber einen Laptop oder ein Tablet mit externer Tastatur für die erfolgreiche Teilnahme am Kurs. Der Kurs kann bei Eintragung über Jogustine auf dem Transcript of Records eingetragen werden.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich an Miriam Brauer: mbrauer@uni-mainz.de
 

 

Frauke Pirk, Mo 10:15–11:45 Uhr

Text Mining: Stimmung und Stil in Texten analysieren

Ziel des Kurses ist eine Einführung und Anwendung von zwei Methoden, die im Rahmen des sogenannten Text Minings genutzt werden: Sentimentanalyse (Stimmung in Texten) und Stilometrie (Stil von Texten).
Im Kurs werden die linguistischen, statistischen und technischen Grundlagen vermittelt, um Texte hinsichtlich Stil und Stimmung mithilfe digitaler Werkzeuge zu analysieren. Die Stilometrie wird angewendet, wenn es beispielsweise um Fragen der Autor:innenschaftszuordnung oder Genreklassifikation von Texten geht. Die Sentimentanalyse ist eine Methode, die angewendet wird, um die Grundstimmung von Texten zu bestimmen. Dies kann beispielweise genutzt werden, um die Grundstimmung in sozialen Medien zu extrahieren oder negative Äußerungen zu erkennen.

Der Kurs richtet sich an Studierende aller Disziplinen und Fachsemester. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Ein Laptop oder ein Tablet mit externer Tastatur werden für die erfolgreiche Teilnahme benötigt. Der Kurs kann bei Eintragung über Jogustine auf dem Transcript of Records eingetragen werden.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich an Frauke Pirk: fpirk@uni-mainz.de

 

 

Frauke Pirk, 16.10.23, 10–17 Uhr

Gemeinsam schreiben und programmieren mit Git

Ziel des Kompaktkurses ist die Einführung in das kollaborative Versionverwaltungssystem Git. Git wird unter anderem im Rahmen des Programmierens in Wissenschaft und Wirtschaft genutzt. Über Plattformen wie GitHub und GitLab kann jedoch nicht nur gemeinsam Software entwickelt werden, sondern es können auch öffentlich zugängliche Repositorien gesucht und genutzt werden.
Im Kurs wird vermittelt, wie ein eigenes Git-Repositorium aufgesetzt werden kann, grundlegende Befehle erprobt. Außerdem wird gemeinsam in einem Repositorium gearbeitet und besprochen, wie sich in fremden Repositorien zurechtgefunden werden kann.

Der Kurs richtet sich an Studierende aller Disziplinen und Fachsemester. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Ein Laptop oder ein Tablet mit externer Tastatur werden für die erfolgreiche Teilnahme benötigt. Der Kurs kann bei Eintragung über Jogustine auf dem Transcript of Records eingetragen werden.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine in der ersten Anmeldephase für das Wintersemester. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich an Frauke Pirk: fpirk@uni-mainz.de

 

 

Miriam Brauer und Frauke Pirk, Di 10:15–11:45 Uhr

Raus aus der Bib: Digitales wissenschaftliches Arbeiten

Der Kurs ist eine Ergänzung zu den fachspezifischen Einführungen in das wissenschaftliche Arbeiten. Schwerpunkte sind das Überblicken und Anwenden von digitalen Rechercheangeboten über die Bibliothek hinaus, das Nutzen von Zitationssoftware und der korrekte Umgang mit digitalen Ressourcen.

Expert:innen regionaler Einrichtungen werden ihre Datenbestände vorstellen.

 

Der Kurs richtet sich an Studierende aller Disziplinen und Fachsemester. Vorkenntnisse sind nicht notwendig, aber ein eigener Laptop mit Administrationsrechten ist von Vorteil. Der Kurs kann bei Eintragung über Jogustine auf dem Transcript of Records eingetragen werden.

Die Anmeldung erfolgt über Jogustine. Für Fragen oder Probleme bei der Anmeldung wenden Sie sich an Frauke Pirk: fpirk@uni-mainz.de

Themen:

• Ressourcen (z.B. KVK und Google Scholar)
• Lizenzen und Standards (z.B. Creative Commons, FAIR, CARE)
• Literaturverwaltungssoftware (insb. Zotero) und Zitationsstile
• Metadaten
• Git

 

 

 

Wintersemester 2022/2023

 

 

Für Studierende aller Fachsemester und Disziplinen

Web Scraping mit Python:
Datensätze extrahieren, kuratieren und analysieren

Einführung in Python für die Geistes- und Kulturwissenschaften

04.11.2022 bis 03.02.2023, jeweils freitags von 10 bis 12 Uhr
Der Kurs ist in Präsenz vorgesehen.

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Kurse im Wintersemester 2022/2023:

 

 

 

 

 

 

Kompaktkurs im Wintersemester 2021/2022

Datenanalyse 101: Python für die Geistes- und Kulturwissenschaften

Zielgruppe: interessierte Studierende aller Fachsemester und Disziplinen

23.11.2021 bis 13.01.2022, jeweils dienstags und donnerstags von 18 bis 20 Uhr
Der Kurs findet online statt.

→ Weitere Informationen zum Kurs