특강

[Talk] How Digital Humanists Can Contributeto AI Development, and Vice-Versa (Ted Underwood)

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https://www.klbksk.com/wiki/index.php/SL_20251217 ● 주관성균관대학교 영어영문학과, 성균관대학교 언어·AI대학원, 성균관대학교 국어국문학과 BK21 한국어문학 교육연구단 ● 주최경북대학교 영어영문학과 BK21 교육연구단, 경북대학교 디지털인문공학연구소, 인하대학교 디지털인문학연구센터,한국디지털인문학회(KADH), 한국영어영문학회(ELLAK) ● 일시 및 장소 Date and Location– 일시: 2025년 12월 17일 (수) 오후 4시~– Date: Wednesday, December 17 at 4 PM- 장소: 성균관대학교 600주년 기념관 6층 소향 강의실. 온라인 병행(ZOOM 접속 정보 개별 안내).- … 더 읽기

[컬로퀴엄] 인공지능을 활용한 인문학 연구 사례

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디지털·AI 대전환 시대를 맞이하여 부산대학교 인문대학 부속시설 디지털인문학센터에서는 인문대학 내 구성원 여러분들의 디지털 문해력 향상 및 관련 분야에 대한 이해도 증진을 위해 외부 전문가 초청 컬로퀴엄을 진행하고 있습니다. 이번 제5회 컬로퀴엄은 한국학중앙연구원 한국학대학원 인문정보학전공에서 조교수로 재직 중이신 김병준 선생님을 모시고, ’인공지능을 활용한 인문학 연구 사례: 네컷 만화 객체 인식과 근대시 라벨링‘이라는 주제로 디지털인문학 방법론이 적용된 … 더 읽기

[특강] 2025년 하반기 한림과학원 디지털인문학 특강 시리즈

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한림대학교 한림과학원 인문한국 3.0사업 문명전환기 K인문학의 미래적 전회 기간: 2025년 10월 – 2025년 12월 장소: 한림과학원 회의실 시청: 한림과학원 Youtube https://www.youtube.com/@HallymHAS 한림대학교 한림과학원 2025년 하반기를 맞아 제10차 디지털인문학특강을 개최합니다. 한림과학원은 2020년 9월부터 인문한국플러스 사업의 일환으로 매학기 총 9차례 디지털인문학특강을 개최했습니다. 많은 관심과 참여 덕분에 디지털인문학특강은 국내 학계와 산업계의 여러 전문가를 모셔 디지털인문학 연구 성과를 망라하고 … 더 읽기

[특강] 디지털인문학과 연결망 분석 / 김용수 @2025.10.21.

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한문교육연구소 제20회 한연포럼에 대해 안내 드립니다. 이번 포럼은 한림대학교 디자인 인문예술학과 김용수 교수님을 모시고 ‘디지털 인문학과 연결망 분석’ 이라는 주제로 강연이 진행될 예정입니다. 해당 강연은 ‘디지털 인문학과 연결망 분석’과 관련하여 중요한 주제를 다루고 있으며, 참석자 여러분께 유익한 시간을 제공하고자 합니다. 자세한 일정은 다음과 같습니다. -강의 주제:  디지털 인문학과 연결망 분석 -강의 일정: 2025.10.21.(화) 오후 4시 -강의 장소: … 더 읽기

[국립중앙도서관] 인문 데이터 속 관계 분석하기

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국립중앙도서관 연구정보실은 ‘인문 데이터 속 관계 분석하기’ 교육을 운영합니다. 이번 과정은 인문 데이터 간의 관계를 분석하는 실습입니다. 데이터 분석 역량을 강화하고자 하는 연구자분들의 많은 참여 바랍니다. ■ 교육개요 ㅇ 과 정 명 : 인문 데이터 속 관계 분석하기 ㅇ 교육일정 : 10. 21.(화)~10. 23.(목) 14:00~17:00 / 총 3회 9시간 ㅇ 교육장소 : 국립중앙도서관 디지털도서관 대회의실(B3) ㅇ 교 육 … 더 읽기

그래프데이터베이스 Neo4j를 활용한 중국문화 데이터 편찬 실습

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-일시: 2025. 8. 25.(월) ~ 8. 27.(수) 10:30-12:30 -장소: 인문대 3호관 융합전공강의실 -대상: 2025년도 중어중문학과 학부생 -모집인원: 25명 -접수기한: ~8.21.(목), 선착순 접수  -강사: 김지선(한국학중앙연구원 인문정보학전공 박사/고려대 문과대 강사) -주제: 그래프데이터베이스 Neo4j를 활용한 중국문화 데이터 편찬 실습 -내용  1) 8.25.(월): 시맨틱 데이터와 온톨로지: 연구 사례를 통해 살펴보기, 시맨틱 데이터 기반 연구 기획 실습, 온톨로지 디자인: 온톨로지 실습  2) 8. 26.(화): 그래프데이터베이스 … 더 읽기