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Neues Sehen - aktuelle Ansätze der digitalen Archäologie in der Objekt- und Bildwissenschaft: Teil 3/4: Bildmustererkennung und Einsatz von KI

Die Konferenz NEUES SEHEN. Aktuelle Ansätze der Digitalen Archäologie in der Objekt und Bildwissenschaft, die vom 20. bis 22.05.2022 an der Universität Trier stattfand, untersuchte das Potenzial digitaler Werkzeuge und Methoden, die auf archäologische Objekte und Bilder angewendet werden können...

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Bibliographic Details
Main Authors: Günther, Elisabeth (Author) , Bendschus, Torsten (Author) , Deligio, Chrisowalandis (Author) , Hofmann, Kerstin P. (Author) , Kipke, Marta (Author) , Langner, Martin (Author) , Reinhardt, Corinna (Author) , Rösler, Katja (Author) , Verstegen, Ute (Author)
Format: Article (Journal)
Language:German
Published: 2023
In: Digital classics online
Year: 2023, Volume: 9, Pages: 116-161
ISSN:2364-7957
DOI:10.11588/dco.2023.9.98489
Subjects:
Künstliche Intelligenz
Mustererkennung
Digitalisierung
Archäologie
Online Access:Verlag, kostenfrei, Volltext: https://doi.org/10.11588/dco.2023.9.98489
Verlag, kostenfrei, Volltext: https://journals.ub.uni-heidelberg.de/index.php/dco/article/view/98489
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Author Notes:Elisabeth Günther, Torsten Bendschus, Chrisowalandis Deligio, Kerstin P. Hofmann, Marta Kipke, Martin Langner, Corinna Reinhardt, Katja Rösler, Ute Verstegen
Description
Summary:Die Konferenz NEUES SEHEN. Aktuelle Ansätze der Digitalen Archäologie in der Objekt und Bildwissenschaft, die vom 20. bis 22.05.2022 an der Universität Trier stattfand, untersuchte das Potenzial digitaler Werkzeuge und Methoden, die auf archäologische Objekte und Bilder angewendet werden können. Entsprechend den vier Sessions der Konferenz werden wir in Digital Classics Online (DCO) eine Reihe von vier Beiträgen veröffentlichen, die jeweils eine kurze Einführung der Organisatoren, die Abstracts der während der Session vorgestellten Projekte und eine Mitschrift einer Gruppendiskussion zwischen den jeweiligen Referenten enthalten. Dieser dritte Teil konzentriert sich auf das Potenzial der Mustererkennung und die Anwendung von KI in der archäologischen Forschung.
Item Description:Gesehen am 23.07.2024
Physical Description:Online Resource
ISSN:2364-7957
DOI:10.11588/dco.2023.9.98489

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