Auf der Webseite heißt es: Biblissima+ gliedert sich in 7 Fachgebiete oder "Cluster", die nach dem Lebenszyklus der Daten organisiert sind. Cluster 3 "Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Mustern und Handschriften", koordiniert von Dominique Stutzmann (Forschungsdirektor, IRHT - CNRS) und Daniel Stökl Ben Ezra (Studiendirektor, EPHE-PSL, AOROC UMR 8546), konzentriert sich auf die Nutzung künstlicher Intelligenz für die Erkennung von Formen, Zeichen und Handschriften, die das Studium alter handgeschriebener und gedruckter Bücher, der Sigillographie, der Numismatik und der Heraldik ermöglicht.
Auf der Tagung biblissim-ia-2024 | Artificial intelligence for pattern and handwriting recognition: Annual days of the cluster 3 of the EquipEx Biblissima+ Aubervilliers (France) zielte unser Vortrag “Classification of Ancient Greek Coins – Challenges Using AI methods” zielte auf die Vorstellung von CN unter besonderer Berücksichtigung des derzeitigen Trainings der Bild- und Spracherkennung.
Autor: Ulrike Peter
