Datum: 05.–06. Juni 2025

Referent*innen: Weber, Benjamin , Dietz, Katharina , Voltz, Dennis 

Ort: Auditorium, ULB Münster (Donnerstag), Galerie, ULB Münster (Freitag)

Unser zweitägiger Workshop richtet sich an wissenschaftliche Mitarbeiter*innen und Studierende im Bereich Digital Humanities und bietet Ihnen die Gelegenheit, sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vertraut zu machen.

In der heutigen KI-Landschaft entwickeln sich LLMs rasant weiter und eröffnen Geisteswissenschaftler*innen eine Vielzahl neuer Möglichkeiten zur Analyse von Texten, zur Automatisierung von Forschungsprozessen und zur Unterstützung von Lehrmethoden. Diese Technologien können helfen, große Textmengen schnell zu analysieren, Muster zu erkennen und neue Ansätze zur Interpretation von Daten zu liefern. Der Workshop vermittelt Ihnen nicht nur einen umfassenden Überblick über LLMs und deren Funktionsweise, sondern gibt Ihnen auch praktische Tools an die Hand, um sofort mit der Arbeit zu beginnen.

Workshop-Inhalte im Detail:

• Überblick über LLMs: Wir beginnen mit einer grundlegenden Einführung, in der die Teilnehmenden erfahren, was LLMs sind und wie sie funktionieren. Mit praktischen Beispielen und einer Schritt-für-Schritt-Anleitung zu UniGPT zeigen wir Ihnen, wie Sie sofort mit LLMs arbeiten können, während wir auch Zugang über APIs und einen Vergleich verschiedener Modelle wie GPT, Claude, Llama und Gemini behandeln.
• Lokale LLM GUIs: Für diejenigen, die LLMs lokal installieren möchten, erläutern wir die entsprechenden Schritte. Wir diskutieren, welche Modelle lokal laufen können und welche Besonderheiten dabei zu beachten sind, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
• APIs: Ein grundlegendes Verständnis von APIs ist für die erfolgreiche Nutzung von LLMs entscheidend. Wir werden die Funktionsweisen von APIs erläutern und Ihnen zeigen, wie Sie GPT-APIs sowie lokale APIs effektiv nutzen können, um Ihre Forschungsarbeit zu unterstützen.
• Prompt Engineering und Anwendungen: Hier führen wir in das Prompt Engineering ein – einem wertvollen Werkzeug, um LLMs gezielt anzusprechen. Sie lernen Best Practices und konkrete Anwendungsbeispiele, die Ihnen helfen, Ihre Lehre und Forschung zu bereichern.
• Finetuning und Small Language Models: Wir betrachten die Grundlagen des Finetunings von LLMs, diskutieren ihre Vor- und Nachteile und öffnen das Feld für kleine Sprachmodelle (SLMs) und deren praktischen Nutzen in der Forschung.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Abschließend erläutern wir die Prinzipien von RAG-Systemen sowie notwendige Implementierungen und nutzen eine praktische Übung, um das Gelernte in die Tat umzusetzen.

Die Teilnehmer*innen müssen Laptops mit Internetzugang mitbringen. Der Workshop steht allen geisteswissenschaftlich Forschenden der Universität Münster sowie Studierenden des Zertifikats Digital Humanities offen. Die Teilnehmendenzahl ist auf 20 begrenzt. Um Anmeldung bis zum 2. Juni unter scdh@uni-muenster.de wird gebeten. Bitte geben Sie dabei auch an, ob Sie die Schulung im Rahmen des DH-Zertifikats besuchen möchten oder als Mitarbeiter*in.

Teilnahme an zwei SCDH-Schulungen und das (kollaborative) Erstellen eines Blogbeitrags im DH-Blog ermöglicht es Ihnen, für das DH-Zertifikat einen Leistungspunkt (1 ECTS) zu erwerben.

Hinweis: In einigen Workshop-Sessions werden wir in Python programmieren, daher sind Kenntnisse in Python von Vorteil aber nicht obligatorisch. Teilnehmende mit Vorkenntnissen können Google Colab oder das Jupyter Hub der Uni Münster als Entwicklungsumgebung nutzen. Für eine grundlegende Einführung in Python empfehlen wir unseren Kurs "Programmieren für Geisteswissenschaftler*innen: Grundlagen in Python".