BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Sabre//Sabre VObject 4.5.8//EN
CALSCALE:GREGORIAN
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Zurich
X-LIC-LOCATION:Europe/Zurich
TZURL:http://tzurl.org/zoneinfo/Europe/Zurich
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:19810329T020000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=3;BYDAY=-1SU
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:19961027T030000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=10;BYDAY=-1SU
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:news287@rise.unibas.ch
DTSTAMP;TZID=Europe/Zurich:20251016T163222
DTSTART;TZID=Europe/Zurich:20251203T130000
SUMMARY:RISE-KI-Workshop: Bring Your Own Data
DESCRIPTION:In diesem halbtägigen Workshop zeigen wir an konkreten Beispie
 len auf\, wie KI-Werkzeuge zur Bearbeitung von Quellen eingesetzt werden k
 önnen. Verwandte Themen wie Datennormalisierung\, (automatisierte) Anreic
 herung mit Metadaten\, Verbindung mit Autoritätsdaten (GND\, Geonames\, e
 tc.) werden mitgedacht. Ziel ist es\, mit den Teilnehmer*innen anhand eige
 ner Daten ein Gefühl für KI-gestützte Extraktions- und Normalisierungsp
 rozesse zu entwickeln und Arbeitsschritte (sowie konkrete Tools) zu identi
 fizieren.\\r\\nDer Kurs richtet sich an Forschende und Studierende der Soz
 ial- und Geisteswissenschaften. Die Teilnehmerzahl ist jeweils auf 8 Perso
 nen pro Termin begrenzt. Teilnehmer*innen sollen ein eigenes Projekt mitbr
 ingen. Idealerweise verfügen Teilnehmer*innen über grundlegende Kenntnis
 se in Python. Bei Bedarf kann der Kurs in englischer Sprache angeboten wer
 den. Fragen und Beiträge auf Englisch sind unabhängig von der Kurssprach
 e natürlich jederzeit willkommen.\\r\\nDie Plätze werden nach dem first-
 come-first-served Prinzip vergeben.\\r\\nJetzt anmelden [https://forms.gle
 /LpSurZjinRCAf4yr6].
X-ALT-DESC:<p>In diesem halbtägigen Workshop zeigen wir an konkreten Beisp
 ielen auf\, wie KI-Werkzeuge zur Bearbeitung von Quellen eingesetzt werden
  können. Verwandte Themen wie Datennormalisierung\, (automatisierte) Anre
 icherung mit Metadaten\, Verbindung mit Autoritätsdaten (GND\, Geonames\,
  etc.) werden mitgedacht. Ziel ist es\, mit den Teilnehmer*innen anhand ei
 gener Daten ein Gefühl für KI-gestützte Extraktions- und Normalisierung
 sprozesse zu entwickeln und Arbeitsschritte (sowie konkrete Tools) zu iden
 tifizieren.</p>\n<p>Der Kurs richtet sich an Forschende und Studierende de
 r Sozial- und Geisteswissenschaften. Die Teilnehmerzahl ist jeweils auf 8 
 Personen pro Termin begrenzt. Teilnehmer*innen sollen ein eigenes Projekt 
 mitbringen. Idealerweise verfügen Teilnehmer*innen über grundlegende Ken
 ntnisse in Python. Bei Bedarf kann der Kurs in englischer Sprache angebote
 n werden. Fragen und Beiträge auf Englisch sind unabhängig von der Kurss
 prache natürlich jederzeit willkommen.</p>\n<p>Die Plätze werden nach de
 m first-come-first-served Prinzip vergeben.</p>\n<p><a href="https://forms
 .gle/LpSurZjinRCAf4yr6" target="_blank">Jetzt anmelden</a>.</p>
DTEND;TZID=Europe/Zurich:20251203T170000
END:VEVENT
END:VCALENDAR