Mührenberg, L., Bendschus, T., Reinhardt, C., & Verstegen, U. (2022). Kann eine künstliche Intelligenz antike Kunst verstehen?: Methoden der Computer Vision in der Archäologie : während die digitale Bilderkennung in immer mehr Bereichen unseres Alltags gegenwärtig wird, steigt auch die Anzahl kunst- und geisteswissenschaftlicher Projekte, die sich mit der Entwicklung und Anwendung von Modellen sog. Künstlicher Intelligenz für ihr Fachgebiet beschäftigen. Das von der Emerging Fields Initiative der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg geförderte Forschungsprojekt "Iconographics" stellt sich der offenen (und kontroversen) Herausforderung, Methoden der Computer Vision für die Analyse historischer Bildwerke nutzbar zu machen.
Chicago-Zitierstil (17. Ausg.)Mührenberg, Lara, Torsten Bendschus, Corinna Reinhardt, und Ute Verstegen. Kann Eine Künstliche Intelligenz Antike Kunst Verstehen?: Methoden Der Computer Vision in Der Archäologie : Während Die Digitale Bilderkennung in Immer Mehr Bereichen Unseres Alltags Gegenwärtig Wird, Steigt Auch Die Anzahl Kunst- Und Geisteswissenschaftlicher Projekte, Die Sich Mit Der Entwicklung Und Anwendung Von Modellen Sog. Künstlicher Intelligenz Für Ihr Fachgebiet Beschäftigen. Das Von Der Emerging Fields Initiative Der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg Geförderte Forschungsprojekt "Iconographics" Stellt Sich Der Offenen (und Kontroversen) Herausforderung, Methoden Der Computer Vision Für Die Analyse Historischer Bildwerke Nutzbar Zu Machen. 2022.
MLA-Zitierstil (9. Ausg.)Mührenberg, Lara, et al. Kann Eine Künstliche Intelligenz Antike Kunst Verstehen?: Methoden Der Computer Vision in Der Archäologie : Während Die Digitale Bilderkennung in Immer Mehr Bereichen Unseres Alltags Gegenwärtig Wird, Steigt Auch Die Anzahl Kunst- Und Geisteswissenschaftlicher Projekte, Die Sich Mit Der Entwicklung Und Anwendung Von Modellen Sog. Künstlicher Intelligenz Für Ihr Fachgebiet Beschäftigen. Das Von Der Emerging Fields Initiative Der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg Geförderte Forschungsprojekt "Iconographics" Stellt Sich Der Offenen (und Kontroversen) Herausforderung, Methoden Der Computer Vision Für Die Analyse Historischer Bildwerke Nutzbar Zu Machen. 2022.