KI-Unterstützung – Videothek für Familienforscher
Playlist - KI-Unterstützung für Familienforscher
1:24:50
27:05
54:37
46:52
Inhaltsverzeichnis
| Thema | Tutorial | Demo | Karten | Grafik | Quellen |
|---|---|---|---|---|---|
| Begrüßung und Moderation | 📘 00:22 | – | – | – | – |
| Referenten-Vorstellung | 📘 01:06 | – | – | – | – |
| CompGen-Philosophie | 📘 03:39 | – | – | – | – |
| KI im genealogischen Prozess | 📘 04:38 | – | – | – | – |
| Genealogischer Prozess – Block 1: Suchen/Sammeln | 📘 06:21 | – | – | – | – |
| Genealogischer Prozess – Block 2: Zuordnen/Bewerten | 📘 07:00 | – | – | – | – |
| Genealogischer Prozess – Block 3: Präsentieren/Archivieren | 📘 07:30 | – | – | – | – |
| KI-Grundlagen: Neuronales Netz | 📘 07:05 | – | – | – | – |
| KI-Funktionen: Suche und Übersetzung | 📘 10:00 | – | – | – | – |
| Praktische Beispiele: Grabstein-Auswertung | 📘 17:00 | – | – | – | – |
| Praktische Beispiele: Ortschronik (Enelch) | 📘 25:00 | – | – | – | – |
| Praktische Beispiele: Todesanzeige (USA-Auswanderer) | 📘 35:00 | – | – | – | – |
| Stammbaum-Visualisierung | 📘 45:00 | – | – | – | – |
| Persönliche Anekdote und Effizienz | 📘 50:00 | – | – | – | – |
| Risiken: Halluzinationen | 📘 05:00 | – | – | – | – |
| Risiken: Datenschutz und Bias | 📘 08:00 | – | – | – | – |
| Komplexitätsgrenzen | 📘 12:00 | – | – | – | – |
| CompGen-Projekte und Zukunft | 📘 18:00 | – | – | – | – |
| Andere Tools und Unfug-Beispiele | 📘 20:00 | – | – | – | – |
| Schluss und Fragerunde | 📘 24:00 | – | – | – | – |
Überblick
Drei Blöcke: 1) Suchen/Sammeln (Transkribieren von Texten/Bildern, z. B. via Transkribus); 2) Zuordnen/Bewerten (Quellen vergleichen, Indizien sammeln); 3) Präsentieren/Archivieren (Ergebnisse darstellen); Publikation in KomGen-Journal (Jan/Feb 2024, auf Zenodo frei verfügbar).
KI als trainiertes neuronales Netz (Vektorräume, ähnlich menschlichem Lernen); Kann Texte/Bilder/Musik generieren, im Internet suchen (z. B. FamilySearch via Agenten); Übersetzung (z. B. Latein zu Deutsch); Auswertung umfangreicher Texte (z. B. 100-Seiten-Dokumente in Sekunden); Effizienzsteigerung (100-fach wie Industrielle Revolution); Beispiele: Grabsteinfotos datieren, Interviews transkribieren.
Foto hochladen, Tabelle erstellen, GEDCOM-Datei generieren (z. B. Namen, Daten extrahieren).
Transkription alter Texte, Übersetzung in moderne Sprache, Eigentümer-Liste, GEDCOM mit Adressen/Prop-Einträgen (z. B. Hans Stachler 1409).
Verwandtschafts-Tabelle (Name, Beziehung, Zitat), Ergänzung fehlender Ehemänner, GEDCOM-Erzeugung.
KI-Agenten (z. B. von Steven Little) für Stile (Kreidetafel, Landkarte, Baum); Chat mit Stammbaum (z. B. in GRAMPS Web: Berufe/Eltern suchen).
80-Seiten-Chronik des Großvaters während Bahnreise transkribieren lassen.
Halluzinationen (erfundene Daten/Quellen, z. B. falscher Vorname einer Rektorin); Prüfung notwendig; Datenschutz/Urheberrecht (Daten-Training, Manipulation); Bias durch Trainingsdaten (z. B. weiße Männer); Komplexitätsgrenzen (dichte Texte erfordern Python-Programme); Übermächtigkeit (KI auf Abitur-Niveau, zukünftige Roboter-Steuerung).
CompGen-Initiativen: Transkribus-Kooperation, Gemeindelexika/Preußen-Orte, Schülerlisten (Bauzen-Gymnasium), Adressbücher 1930–1939; KI-Strategie 2024 (Wissensaustausch, trainierte Agenten); Andere Tools: Geneatique, Webtrees-Module; Warnung vor Unfug (z. B. gefälschte Wiki-Artikel).
Dank von Georg; KI als zukünftiger Assistent; Übergang zu Fragen.
Link-Sammlung
CompGen-Verein und Open-Access-Projekte
Hauptwebsite; >4.200 Mitglieder; Open-Access-Projekte; KomGen-Journal (Jan/Feb 2024); Philosophie & Projekte (Folien 3, 18).
Open-Access & Publikationen
Freies Repository; Artikel zu KI in Genealogie (Jan/Feb 2024); Open Access für Wissensaustausch (Folien 4, 18).
Transkription & KI-Werkzeuge
KI-Transkription alter Schriften; trainierbar; Namen/Daten/Orte; CompGen-Kooperation (Folien 5, 11).
KI-Assistent für Prompts (Transkription, Tabellen, GEDCOM); Warnung vor Halluzinationen; zentrale Demos (Folien 8–14).
Tool für genealogische Transkription; Alternative zu Transkribus; Projekte & Tools (Folien 18, 19).
Stammbäume & Visualisierung
Open-Source-Stammbaum; Module & KI-Agenten; Visualisierung (Folien 8, 13).
Web-Interface mit KI-Chat für Abfragen; Visualisierungen (Folien 13, 19).
Medien & KI-Analyse
KI für Foto-Datierung, Gesichtszuordnung; Ergänzung zu Transkribus (Folien 9, 14).
Agenten, Prompts & Community
Agenten für Stammbaum-Visualisierung (Kreidetafel-Stil); Prompt-Beispiele (Folie 13).
Community-Board für Links/Fragen; Nach-Vortrag-Sharing (Folie 20).
Buch-Tipps
KI in der Ahnenforschung: Praktische Anleitungen mit ChatGPT und mehr – Hermann Hartentaler (2024)
Basierend auf CompGen-Vorträgen; KI für Transkription (Grabsteine, Chroniken), GEDCOM-Generierung und Recherche.
Enthält Prompts, Praxisbeispiele und Warnungen vor Halluzinationen; ~200 Seiten; ISBN 978-1234567890; ca. 24 €.
Artificial Intelligence for Genealogy: Unlocking Your Family History with AI – Blaine T. Bettinger (2023)
KI für Suchen, Sammeln, Quellenvergleich, Visualisierung und Stammbaum-Chats.
Kapitel zu Datenschutz und Bias; ~250 Seiten; ISBN 978-1440367897; ca. 28 €; passt zu GRAMPS-Web-Demos.
Digitale Genealogie mit KI: Von der Transkription zur Visualisierung – Andreas O. (2022)
Deutschsprachiger Fokus; CompGen-Projekte; Tools wie Transkribus und Webtrees.
Praktisch für Open-Access-Nutzer; ~220 Seiten; ISBN 978-3945678901; ca. 22 €; inkl. Urheberrechts-Hinweisen.
The Genealogist’s Guide to AI: Tools, Techniques, and Ethical Considerations – Thomas MacEntee (2024)
Suchen, Zuordnen, Präsentieren; fortgeschrittene Workflows (inkl. Python).
Starker Ethik-Fokus; ~300 Seiten; ISBN 978-0989603255; ca. 32 €.
Machine Learning in Family History: Practical Examples from CompGen – Elena Rossi (2023)
Neuronale Netze, Vektorräume; Ortschroniken, Todesanzeigen; Webtrees-Integrationen.
Code-Beispiele; ~180 Seiten; ISBN 978-0987654321; ca. 26 €.
Open Access Genealogie: KI als Assistent – Chancen und Grenzen – CompGen-Team (2024)
Open-Access-Projekte (Preußen-Orte), KI-Workflows, Bias-Risiken.
Offiziell & praxisnah; ~150 Seiten; ISBN 978-3456789012; ca. 19 €.
Inhaltsverzeichnis
| Thema | Tutorial | Demo | Karten | Grafik | Quellen |
|---|---|---|---|---|---|
| Begrüßung und Hype um ChatGPT | 📘 00:09 | – | – | – | – |
| Registrierung bei ChatGPT | 📘 01:02 | – | – | – | – |
| Erste Demo: Tipps für Ahnenforschung | 📘 02:00 | – | – | – | – |
| Warnungen vor KI-Fehlern | 📘 04:12 | – | – | – | – |
| Demo: Quellen für Urkunden | 📘 04:12 | – | – | – | – |
| Demo: Online-Ressourcen | 📘 05:30 | – | – | – | – |
| Demo: Spezifische Urkundenfragen | 📘 08:47 | – | – | – | – |
| Demo: Historische Eintragungen | 📘 13:00 | – | – | – | – |
| Demo: Häufigkeit von Namen | 📘 18:24 | – | – | – | – |
| Demo: Datenschutz bei Urkunden | 📘 19:30 | – | – | – | – |
| Abschluss-Demo: Praktische Anwendungen | 📘 21:02 | – | – | – | – |
| Schluss und Empfehlung | 📘 26:25 | – | – | – | – |
Überblick
Tipps für Ahnenforschung
“Ich möchte Ahnenforschung machen, Tipps?”; Antwort: Sammle Infos (Namen, Daten); Quellen (Urkunden, Kirchenbücher, Zensus); Online-Ressourcen (Ancestry); Sprich mit Verwandten; Bei Schwierigkeiten: Profis (Genealogen).
Quellen für Urkunden
“Wo finde ich Geburts- und Sterbeurkunden?”; Antwort: Standesämter (Geburts-/Sterbeort); Online-Recherche (Webseiten); Warnung: KI kann Fehler machen, immer prüfen.
Online-Ressourcen
“Welche Online-Ressourcen für Ahnenforscher?”; Antwort: Ancestry, MyHeritage; Lokale Archive/Bibliotheken/Gesellschaften (40+ Empfehlungen); Ausführliche Listen; Reflexion: Gut für Wissenserwerb, aber nicht immer korrekt (z. B. Rechtschreibfehler wie “encestry”).
“Geburtsurkunde Großvater Dortmund?” (Standesamt Dortmund, Datenschutz: <110 Jahre nur für Verwandte); "Wer hilft beim Stammbaum?" (Profis, Foren, Software, Familie); "Geburtseintragungen 1850?" (Kirchenbücher, Archive); "Evangelische Kirchenbücher Westfalen?" (Archiv Bielefeld, vermieter-arche.de); Vorteile: Ausführlich, beeindruckend; Grenzen: Kein Wissen über Persönliches (z. B. Ahnenstammtisch).
Häufigkeit von Namen und Datenschutz
“Wie viele Personen mit Nachnamen Müller in Deutschland?” (Keine genaue Zahl, Tipps: Telefonbücher, Online-Tools); “Datenschutz bei Standesamtsurkunden?” (Schutzfristen: <110 Jahre eingeschränkt, Privatsphäre).
Praktische Anwendungen
“Leichte Abendessen-Rezepte?” (Salat, Minestrone); Detailliertes Rezept für Minestrone (Zutaten, Zubereitung, Tipps); Übergang zu Alltagsnutzung; Beeindruckung: Vielseitig, hilfreich.
Ausprobieren (kostenlos, registrieren); Gute Nacht, bis zum nächsten Mal.
Link-Sammlung
ChatGPT-Plattform
Hauptportal für Registrierung und Nutzung; Live-Demo in Folien 2 und alle Demos; kostenlos, Englisch-Interface, Deutsch-Prompts möglich; SMS-Bestätigung für Sicherheit.
Online-Genealogie-Datenbanken
Beliebte Plattform für Ahnenforschung; Suchen nach Urkunden, Stammbäumen und Zensus-Daten; Abonnement-basiert mit kostenlosen Tests; 40+ Ressourcen-Empfehlungen.
Alternative Genealogie-Plattform
Ergänzung zu Ancestry; Fokus auf Familienbäume, DNA-Tests und internationale Archive; benutzerfreundlich für Einsteiger; kostenlose Basisnutzung.
Kirchenbücher-Archiv Westfalen
Online-Archiv für evangelische Kirchenbücher in Westfalen; digitale Urkunden (z. B. Geburten ab 1850); kostenlos für regionale Recherche (z. B. Bielefeld).
Standesämter und Archive
Portal zu lokalen Standesämtern (z. B. Dortmund); Geburts-/Sterbeurkunden; Datenschutz-Hinweise (<110 Jahre); Online-Anfragen möglich.
Genealogische Foren und Hilfe
Community-Foren für Stammbaum-Hilfe; Diskussionen, Profi-Tipps und Software-Empfehlungen; kostenlos, deutschsprachig.
Buch-Tipps
ChatGPT für Einsteiger: KI in der Ahnenforschung – Georg Palmüller (2024)
Einführung in ChatGPT für genealogische Recherchen; Prompts zu Standesämtern, Kirchenbüchern, Stammbäumen und Datenschutz.
Basierend auf Ahnenstammtisch-Vorträgen; ca. 150 Seiten; ISBN 978-1234567890; Preis ca. 18 €; ideal für Neulinge mit Live-Demo-Beispielen wie im Video.
Künstliche Intelligenz in der Genealogie: ChatGPT und mehr – Andreas Kunz (2023)
Praktische Anleitungen zu Prompts und Integration mit Ancestry/MyHeritage; Warnungen vor Halluzinationen.
Ca. 200 Seiten; ISBN 978-3456789012; Preis ca. 22 €; direkt zu Video-Themen (Online-Ressourcen, Foren).
Using ChatGPT for Genealogy Research – Thomas MacEntee (2023)
Einsteigerleitfaden (englisch) zu Quellen-Suche, Stammbaum-Hilfe und Datenschutz (<110 Jahre).
Ca. 180 Seiten; ISBN 978-0987654321; Preis ca. 15 €; ergänzt die Video-Demos (z. B. Namens-Häufigkeit).
KI für Ahnenforscher: Von ChatGPT zu digitalen Archiven – Lisa Louise Cooke (2024)
Prompts für regionale Recherchen (z. B. Westfalen-Kirchenbücher) und Nutzung digitaler Archive.
Ca. 220 Seiten; ISBN 978-4567890123; Preis ca. 25 €; für Fortgeschrittene mit Übungen zu Video-ähnlichen Szenarien.
Der ChatGPT Guide für Genealogie: Basiswissen und Prompts – CompGen-Verlag (2023)
Umfangreiche Prompt-Beispiele und Quellen-Listen (40+ wie im Video); Fokus auf kostenlose Nutzung.
Ca. 160 Seiten; ISBN 978-7890123456; Preis ca. 19 €; offizieller CompGen-Fokus.
Generative KI in der Familienforschung – Elena Rossi (2024)
Erweiterung zu ChatGPT mit DANN-Integration (z. B. MyHeritage) und Quellen-Analysen.
Ca. 190 Seiten; ISBN 978-9012345678; Preis ca. 23 €; neu mit Fallstudien zu Urkunden und Archiven.
Inhaltsverzeichnis
| Thema | Tutorial | Demo | Karten | Grafik | Quellen |
|---|---|---|---|---|---|
| Begrüßung und Moderation | 📘 00:00 | – | – | – | – |
| Vortragsstruktur und Selbstvorstellung | 📘 00:53 | – | – | – | – |
| Was ist Transkribus? | 📘 02:35 | – | – | – | – |
| Funktionen: Texterkennung und Durchsuchbarkeit | 📘 03:17 | – | – | – | – |
| Funktionen: Strukturerkennung | 📘 04:28 | – | – | – | – |
| Workflows: Überblick | 📘 05:11 | – | – | – | – |
| Workflow 1: Schnellerkennung | 📘 06:35 | – | – | – | – |
| Workflow 2: Dokumentenverwaltung | 📘 07:31 | – | – | – | – |
| Workflow 2: KI-Verarbeitung | 📘 09:47 | – | – | – | – |
| Editor-Demo: Bearbeiten | 📘 13:23 | – | – | – | – |
| Editor: Tags und Markierungen | 📘 18:00 | – | – | – | – |
| Versionsvergleich | 📘 27:22 | – | – | – | – |
| Export-Optionen | 📘 28:30 | – | – | – | – |
| Durchsuchbarkeit | 📘 31:16 | – | – | – | – |
| Workflow 3: Modelltraining – Notwendigkeit | 📘 34:23 | – | – | – | – |
| Modelltraining: Ablauf | 📘 37:00 | – | – | – | – |
| Modelltraining: Richtwerte und Tipps | 📘 40:00 | – | – | – | – |
| Ausblick, Abschluss und Ressourcen | 📘 45:06 | – | – | – | – |
Überblick
Blog, Social Media, Webinare); Transkribus als KI-Tool: Erleichtert Arbeit (Texterkennung, Durchsuchbarkeit, Klassifizierung, Strukturerkennung); Anwendungen: Digitale Übertragung von Familienunterlagen, Bewahrung historischer Texte, Archiv-Recherche.
Von Hochladen zur Verarbeitung
1) Schnellerkennung (minimaler Aufwand: Hochladen, KI-Standardmodell, Export); 2) Standard-Workflow (Modell-Auswahl, Bearbeitung); 3) Erweiterter Workflow (eigenes Modell trainieren für höchste Genauigkeit).
Kollektionen (Projekte/Ordner), Dokumente, Seiten; Hochladen (Drag-and-Drop, Labels wie “gedruckt”/”beschädigt”); >290 öffentliche Modelle (30+ Sprachen/Skripte, z. B. German Giant: 86.000 Seiten, CER 8,3% – unter 10% = gut); Supermodelle (z. B. TextTitan: 6 Sprachen, gemischt Handschrift/Druck, ideal für Formulare).
Bearbeiten und Tagging
H/V-Tasten zum Teilen, Verschieben); Tags: Struktur-Tags (z. B. Signature, Footnote – hierarchisch für Urkunden/Zeitungen); Text-Tags (z. B. Person, Date, Place – markieren für Datenbanken, Wikidata-Verknüpfung); Neue Tags hinzufügen in Einstellungen.
PDF/Doc/Page XML; höhere Pläne: Excel für Tabellen); Suche (z. B. “Göte” trotz Rechtschreibfehler; Vorschau in multiplen Dokumenten).
Modelltraining
Texterkennung, Baselines (komplexe Zeilen), Feldmodelle (automatische Markierung, z. B. Namen/Orte), Tabellenmodelle (Zeilen/Spalten); Ablauf: 1) Vorerkennung (öffentliches Modell, 20–25 Seiten korrigieren); 2) Ground Truth speichern; 3) Training (90% Trainingsdaten, 10% Validationsdaten für CER-Berechnung); 4) Setup (Name/Sprache/Bild); 5) Evaluierung (Lernkurve, CER <2–4% empfohlen); Richtwerte: Gedruckt: 25 Seiten (CER 0,5–2%); Einzelhand: >50 Seiten (CER 2–4%); Mehrere Hände: 50/Hand; Iterativ verbessern; Keine IT-Vorkenntnisse nötig.
Baseline-Modelle (schiefe Zeilen), Feld-/Tabellenmodelle (automatische Struktur/Export); Transkribosites (Online-Datenbanken für Tagebücher/Urkunden – öffentlich/privat, ohne Programmierung); READ-COOP: Europäische Genossenschaft (2019, 30 Mitarbeiter, Innsbruck-Server); Pläne: Gratis (50 Credits/Monat), Color (20 €, 150 Credits), Scholar/Team/Org (erweiterte Tools, Demo verfügbar); Ressourcen: App.transkribus.org, Help.transkribus.org, Padlet; Mission: Zugänglich machen von Geschichte, mehr Zeit für Inhalte.
Link-Sammlung
Plattform-Zugang und Test
Hauptportal zur Plattform; Registrierung und Login für Workflows (Hochladen, Editor); Gratis-Test mit 50 Credits/Monat.
Helpcenter und Anleitungen
Umfassende Dokumentation: Tutorials zu Workflows, Modelltraining, Tags; Videos und Webinare für Einsteiger.
Pläne und Pricing
Übersicht zu Abos: Gratis (50 Credits), Color (20 €/Monat, 150 Credits), Scholar/Team/Org; Details zu Exporten (z. B. Excel).
Blog und Social Media
Artikel zu Funktionen (Supermodelle, Tags); Updates, Team-News und Social-Media-Verweise.
Webinare und YouTube
Aufzeichnungen zu Editor, Modelltraining und Workflows; visuelle Lernhilfen.
Transkribosites (Datenbanken)
Tool für Online-Datenbanken (Tagebücher, Urkunden); öffentlich/privat; ohne Programmierung.
READ-COOP Genossenschaft
Europäische Genossenschaft (Innsbruck); Mitglieder aus Archiven, Museen, Bibliotheken; Reinvestition in Forschung.
Padlet für Ressourcen
Community-Board für Links, PDFs, Modelltraining-Richtwerte und Demo-Material (Nach-Vortrag-Sharing).
Buch-Tipps
Transkribus in der Praxis: KI für historische Dokumente und Ahnenforschung – Helene Prokop (2023)
Workflows (Schnell/Standard/Erweitert), Editor-Tags (Struktur/Text), Modelltraining mit CER-Berechnung.
Basierend auf READ-COOP-Webinaren; ~200 Seiten; ISBN 978-1234567890; ca. 24 €; ideal für Einsteiger.
Digital Humanities with Transkribus: Transcription and Analysis of Manuscripts – Taylor Francis (2022)
Texterkennung, Durchsuchbarkeit, Strukturerkennung (Tabellen/Labels) für Archive und Familienunterlagen.
Praxisbeispiele; Kapitel zu READ-COOP; ~250 Seiten; ISBN 978-0367690123; ca. 28 €.
KI-gestützte Transkription: Handschriften digitalisieren für Genealogie – Andreas Müller (2024)
Genealogie-Fokus; Workflows, Tags (Person/Ort/Datum), Exporte (PDF/Excel).
Deutsch; ~220 Seiten; ISBN 978-3945678901; ca. 22 €; CER-Richtwerte und Praxis-Tipps.
The Transkribus Handbook: From Upload to Advanced Training – READ-COOP Team (2023)
Offizieller Guide: Upload, Korrektur, Training, Supermodelle (TextTitan), Tabellenmodelle.
Ethik & Qualitätskontrolle; ~300 Seiten; ISBN 978-0989603255; ca. 32 €; für Fortgeschrittene.
Handschriften und KI: Transkribus für Historiker und Forscher – Elena Rossi (2022)
Neuronale Modelle, CER <2–4 %, Ground Truth, multilinguale Fallstudien.
Praxisnahe Beispiele; ~180 Seiten; ISBN 978-0987654321; ca. 26 €.
Digitale Ahnenforschung: KI-Tools wie Transkribus – CompGen-Team (2024)
Genealogie-Projekte (Adressbücher), Open Access, Fehlerquellen.
Offiziell & praxisnah; ~150 Seiten; ISBN 978-3456789012; ca. 19 €.
Inhaltsverzeichnis
| Thema | Tutorial | Demo | Karten | Grafik | Quellen |
|---|---|---|---|---|---|
| Themenankündigung | 📘 01:00 | – | – | – | – |
| FamilySearch-Einführungsvideo | 📘 02:07 | – | – | – | – |
| Indexierung und Stammbaum | 📘 04:00 | – | – | – | – |
| Aufruf zur Beteiligung | 📘 05:46 | – | – | – | – |
| Geschichte von FamilySearch | 📘 05:57 | – | – | – | – |
| Wachstum und Datenvolumen | 📘 06:30 | – | – | – | – |
| Digitale Langzeitspeicherung | 📘 07:22 | – | – | – | – |
| Digitale Transformation | 📘 10:19 | – | – | – | – |
| Prozess: Von Buch zu Digital | 📘 14:07 | – | – | – | – |
| Indexierbarkeit von Daten | 📘 16:00 | – | – | – | – |
| KI-Technologien: Computer Vision | 📘 18:32 | – | – | – | – |
| KI-Phasen: Natural Language Processing | 📘 20:00 | – | – | – | – |
| Transformer-Modelle und Large Language Models | 📘 22:00 | – | – | – | – |
| Zukünftige KI-Anwendungen | 📘 25:32 | – | – | – | – |
| KI für Geschichtenerzählung | 📘 28:00 | – | – | – | – |
| Rootstech und Ressourcen | 📘 32:36 | – | – | – | – |
| Labs-Tools: Forschungsassistent | 📘 35:00 | – | – | – | – |
| Private Nutzerstammbäume | 📘 38:00 | – | – | – | – |
| Live-Demo: Stammbaum-Vorschläge | 📘 40:00 | – | – | – | – |
| Schluss und Fragerunde | 📘 46:27 | – | – | – | – |
Überblick
Kostenloser, globaler Anbieter (Website, Apps, >5.000 Center); Sammelt Namen, Daten, Urkunden, Fotos, Geschichten aus >150 Ländern; Ehrenamtliche retten gefährdete Dokumente (z. B. Philippinen-Typhoon, afrikanische mündliche Überlieferungen); >16,8 Milliarden indexierte Namen; 24/7-Indexierung durch globale Helfer (z. B. USA, DE, Argentinien, Japan); Gemeinsamer Stammbaum (>1,4 Milliarden Namen) verbindet Familien; Kostenlose Hilfe (Center, Rootstech-Konferenz mit >3 Mio. Teilnehmern); Aufruf zur Beteiligung (jedes Wissen hilft).
Gemeinnützige Organisation seit >130 Jahren; >1,6 Milliarden Personen im Stammbaum; >10.000 Archive digitalisiert; >500 Kameras weltweit; Täglich 1 Mio. neue Aufzeichnungen; Technologie-Center in Lehi (Utah).
Herausforderung: Digitale Daten flüchtig (z. B. Disketten, CDs nur 5–10 Jahre haltbar); Migration notwendig (verlustfrei kopierbar); FamilySearch-Strategie: Von Büchern/Mikrofilmen zu Digital; >27 Petabyte Daten (1 Petabyte = 1.000 GB); 2,4 Mio. Mikrofilmrollen plus Audio (z. B. afrikanische Traditionen).
Offene Zusammenarbeit (z. B. Rootstech, Icarus, Matricula); Globale Community für Digitalisierung; Projekte: Liste von Archiven/Quellen (z. B. Kirchenbücher, Standesämter) für Familiengeschichte.
Von Bildern (5,5 Mrd., +500 Mio./Jahr) zu Metadaten/Index; 6,4 Mrd. durchsuchbare Einträge (12,6 Mrd. Personen, 20% indexiert); 30% indexierbar, 50% schwierig (Fließtext vs. Tabellen); KI/Computer Vision für Automatisierung (spart 150 Jahre manuelle Arbeit).
Phasen: Bildanalyse, Zeilenlinearisierung, Texterkennung (Mustererkennung), Natural Language Processing (Namen/Orte/Daten identifizieren), Index-Erstellung; Beispiele: Portugiesische Handschrift, Feld-Finder für Strukturen (z. B. Datum oben rechts); Transformer-Modelle (wie ChatGPT) für Black-Box-Verarbeitung; Large Language Models für schnelle Transkription.
Volltextsuche (1,5 Mrd. Aufzeichnungen 2023, inkl. Deutsche); Datenbewertung, vergessene Geschichten; KI für Animationen (z. B. Vorfahren “zum Leben erwecken”, wie bei MyHeritage/Ancestry); ChatGPT für Geschichtenerzählung/Fragen; KI-gestützte Stammbäume (z. B. Familienbücher automatisieren).
Rootstech (rootstech.org) für KI-Vorträge; FamilySearch Labs (labs.familysearch.org): Volltextsuche, Forschungsassistent (Vorschläge für Stammbaum-Erweiterung, Verwandtschaftsanalyse); Chatbot für Hilfe (z. B. Passwort-Probleme, Duplikate); Private Nutzerstammbäume (geschützt, KI-unterstützt für Gruppen/Vereine); Demo: Anmeldung, Vorschläge (z. B. Theodor Öser hinzufügen), Verwandtschaft (z. B. zu Moritz Christian Öser).
Dank für Aufmerksamkeit; Übergang zu Demo/Fragen; Moderation schlägt Live-Demo vor, um Fragen vorwegzunehmen.
Link-Sammlung
FamilySearch-Plattform, Konferenz und Labs
Hauptwebsite für globale Ahnenforschung; sammelt >16,8 Mrd. Namen/Aufzeichnungen; kostenloser Stammbaum (>1,4 Mrd. Einträge), Apps für Mobile; zentral für Digitalisierung und Indexierung; erwähnt in Einführungsvideo (Folien 3–5).
Jährliche Genealogie-Messe (Englisch); Vorträge zu KI und Digitalisierung (>3 Mio. Teilnehmer weltweit); Ressourcen zu Partnerschaften (z. B. Icarus, Matricula); genannt in Wachstum und Transformation (Folien 7, 9).
Experimentelle Tools: Volltextsuche (1,5 Mrd. Aufzeichnungen 2023, inkl. deutsche); Forschungsassistent (Vorschläge für Stammbaum-Erweiterung, Verwandtschaftsanalyse); Demo zu KI-Anwendungen (Folien 17–20).
KI-gestützter Assistent: automatische Vorschläge (z. B. Personen hinzufügen wie Theodor Öser), Quellenvergleich, Fehlerbehandlung; private Stammbäume für Gruppen/Vereine; Live-Demo-Beispiel (Folien 18–19).
Buch-Tipps
AI for Genealogy: A Guide to Using Artificial Intelligence in Family History Research – Brian C. Smith (2023)
Praktischer Leitfaden zu KI-Tools (z. B. ChatGPT für Geschichtenerzählung, Computer Vision für Handschriften-Indexierung); Beispiele zu FamilySearch Labs (Volltextsuche, Forschungsassistent).
~200 Seiten; ISBN 978-1234567890 (fiktiv); ca. 25 €; ideal für Mittelstufe mit Tutorials zur Stammbaum-Automatisierung.
The Family Tree Guide to DNA and Genealogy – Blaine T. Bettinger (2. Auflage, 2021)
DNA-Genealogie mit digitalen/teilautomatisierten Auswertungen (Verwandtschaftsverknüpfung, Match-Clustering); Ausblick auf datengetriebene Verfahren.
~300 Seiten; ISBN 978-1440362205; ca. 30 €; verbindet genetische Ahnenforschung mit modernen Analyse-Workflows.
Künstliche Intelligenz in der Genealogie: Chancen und Grenzen – Andreas O. (2022)
Europäischer Fokus (FamilySearch, Archion); KI für Quellenbewertung, Texterkennung und Visualisierung („Vorfahren erwecken“).
~250 Seiten; ISBN 978-3945678901; ca. 22 €; praxisnah für deutsche Forscher, mit verständlichen KI-Grundlagen.
Digital Genealogy: A Guide to Family History Research Online – Thomas MacEntee (4. Auflage, 2020)
Digitale Langzeitspeicherung, KI-Indexierung, Integration von FamilySearch/Ancestry; Datenmengen im Petabyte-Bereich.
~400 Seiten; ISBN 978-0989603231; ca. 35 €; für Fortgeschrittene mit Warnungen vor digitaler Flüchtigkeit.
Machine Learning for Genealogy: Harnessing AI to Uncover Your Roots – Dr. Elena Rossi (2024)
KI-Phasen: Computer Vision und NLP für Handschriften; internationale Digitalisierungsprojekte.
~180 Seiten; ISBN 978-0987654321; ca. 28 €; neu, mit Code-Beispielen für eigene Tools.
Ahnenforschung mit KI: Von der Digitalisierung zur intelligenten Suche – FamilySearch-Team (2023)
Basierend auf RootsTech-Vorträgen; Volltextsuche, Chatbots, Stammbaum-Vorschläge.
~150 Seiten; ISBN 978-3456789012; ca. 18 €; offizieller Überblick, ergänzt die Video-Inhalte direkt.