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| 9. Themenabend für Assistenzpersonen – «Konflikten im Schulalltag begegnen als Assistenzperson» (Durchführung gesichert) (Kurs) |
| Auswertung von Unterricht durch quantitative Beobachtungsverfahren: eine praxisorientierte Einführung (Kurs) |
| Der Non-Avoidance- und Modifkationsansatz in der Therapie mit stotternden Kindern (3 bis 12 Jahre) (Durchführung gesichert) (Kurs) |
| ENTER Technikwelt: Informatische Bildung/Medien und Informatik entdecken, erleben, unterrichten (Kurs) |
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| Erfolgreiches Klassenmanagement mit Fokus auf Gruppendynamik – ein theaterpädagogischer Ansatz (Kurs) |
Large Language Models for Social Data Analysis
Lecturer and affiliation
Prof. Dr. Giovanni Colavizza, Professor of Computer Science at the Department of Communication (University of Copenhagen) und Associate, Professor of Computer Science at the Department of Classical and Italian Philology (University of Bologna).
Course language
English
Course topic
Large Language Models (LLMs) are a powerful machine learning technique able to represent and generate text, as well as data in other modalities. LLMs can also be used for automating several data analysis tasks with little tuning. The course provides several applications using social data, that will be implemented in practical sessions.
The practical sessions will showcase examples of data analysis tasks using LLMs in a variety of novel ways. These include the large-scale detection of online media polarization, the thematic clustering and labeling of textual sources, and how to use LLMs for data cleaning and analysis.
Course objectives
Day 1: Introduction to Large Language Models (LLMs)
Laboratory: Systems setup, the Hugging Face library, a first exercise
Day 2: LLMs for content representation, classification and regression
Laboratory: Thematic clustering and classification of textual sources, regression analysis
Day 3: LLMs for content generation and data analysis
Laboratory: Prompt engineering, retrieval-augmented generation, data analysis. Course feedback and Q und A
Course methods / Learning activities
The course combines lectures (morning sessions) with laboratories consisting of live coding and practicals (afternoon sessions).
Prerequisites
A practical knowledge of the Python programming language is highly recommended.
Preliminary readings
- Riedl, “A very gentle introduction to Large Language Models”, 2023. https://mark-riedl.medium.com/a-very-gentle-introduction-to-large-language-models-without-the-hype-5f67941fa59e.
- Alammar and Grootendorst, “Hands-on Large Language Models”, O’Reily 2024. https://www.llm-book.com.
- Format: Kurs
- Leitung:
- Prof. Dr. Giovanni Colavizza, Professor of Computer Science at the Department of Communication & Associate Professor of Computer Science at the Department of Classical and Italian Philology, University of Copenhagen & University of Bologna
- Zielgruppen:
- Mitarbeitende an Hochschulen
- Dozierende an Hochschulen
- Mitarbeitende an Hochschulen
- Themen:
- Hochschullehre
- Ort: Campus Brugg-Windisch
- Preis: CHF 400.00
-
Anmeldeschluss:
So, 19.4.2026
-
Beginn:
Di, 2.6.2026
- Bemerkungen: Diese Angebot ist Teil des Angebots «Methodenwoche | Kursangebot zu forschungsmethodischen und überfachlichen Themen».
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