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    Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme

    Christian Hauptmann, M.Sc.

    Universität Würzburg
    Lehrstuhl für künstliche Intelligenz
    und Wissenssysteme
    Am Hubland
    D-97074 Würzburg 

    Raum:  B006
    Telefon: +49 931 31-84269


     

    Über mich

    Ich habe im September 2021 meinen Masterabschluss in Informatik an der Uni Würzburg gemacht und bin seit November 2021 Teil des Lehrstuhls für künstliche Intelligenz und Wissenssysteme. Meine Interessen liegen im Bereich des Natural Language Processing, wo ich die Anwendung konventioneller Algorithmen und neuronaler Netze für Dialogsysteme erforsche.

    Projekte

    Als Mitglied des TargetJura-Projekts forsche ich an Dialogsystemen zur Diskussion ethischer Fragen beim Einsatz künstlicher Intelligenz in Kernbereichen unserer Gesellschaft. Zu diesem Zweck entwickeln wir ein Web-Framework, in dem Nutzer mit unserem Chatbot interagieren können. Aktuell ist unser Bot online und man kann hier  mit ihm diskutieren.

     

    Lehre

    WS24 Software Praktikum (Betreuung eines Themas)
    WS24 Seminar KI (Betreuung eines Themas)
    SS23 Programmieren mit neuronalen Netzen (Übungsleiter)
    WS23 Software Praktikum (Betreuung eines Themas)
    SS22 Betreung Masterarbeit (Klassifikation von Argumenten in ethischen Diskussionen für Chatbots)
    SS22 Programmieren mit neuronalen Netzen (Übungsleiter)
    SS22 Software Praktikum (Betreuung eines Themas)

    Publikationen

    • 1.
      Hauptmann, C., Krenzer, A., V{ö}lkel, J. & Puppe, F. Argumentation effect of a chatbot for ethical discussions about autonomous AI scenarios. Knowledge and Information Systems (2024) doi:10.1007/s10115-024-02074-x.
    • 1.
      Hauptmann, C., Krenzer, A., Krause, A. & Puppe, F. ADEA: An Argumentative Dialogue Dataset on Ethical Issues Concerning Future A.I. Applications. in LREC/COLING (eds. Calzolari, N. et al.) 426–437 (ELRA and ICCL, 2024).
    • 1.
      Zehe, A., Hettinger, L., Ernst, S., Hauptmann, C. & Hotho, A. Team Xenophilius Lovegood at SemEval-2019 Task 4: Hyperpartisanship Classification using Convolutional Neural Networks. in Proceedings of The 13th International Workshop on Semantic Evaluation (Association for Computational Linguistics, 2019).