Aufgrund einer Veranstaltung ist der Lesesaal am Mittwoch, 8. Oktober nur bis 15.30 Uhr verfügbar.

Sie sind in:

Digitaler Humanismus

Die Macht der geschriebenen Worte – Digitale Transformation, neue Sprache? | 13.10.2025

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Montag, 13. Oktober, 18.30 Uhr 
Lesesaal der Wienbibliothek im Rathaus 
Rathaus, Eingang Lichtenfelsgasse,
Stiege 6 (Glaslift), 1. Stock, 1010 Wien

Vor Ort und Livestream / Ihre Anmeldung erleichtert uns die Organisation. 
Anmeldungen sind nur für die Teilnahme vor Ort erforderlich.

Programm

Podium
Laura Kovacs, Professorin für Informatik, TU Wien
Daniel Wisser, Schriftsteller
Ruth Wodak, emeritierte Professorin für Diskursforschung und Sprachsoziologie

...

Weiter zu mehr Information

Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) | 16.10.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Donnerstag, 16. Oktober, 18.00 Uhr 
VHS Ottakring, Ludo-Hartmann-Platz 7
1160 Wien

Anmeldung erforderlich

Programm

Modul 1: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz befasst sich mit der Entwicklung von Systemen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und Aufgaben lösen können, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten, wobei Ethik, Transparenz und Verantwortlichkeit zentrale Leitplanken bilden.

Vortrag
Stefan Woltran,
ordentlicher Professor für Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der
TU Wien und Leiter der Forschungsgruppe Datenbanken und ...

Weiter zu mehr Information

Maschinelles Lernen – Muster erkennen, Vorhersagen treffen | 30.10.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Donnerstag, 30. Oktober, 18.00 Uhr 
VHS Ottakring, Ludo-Hartmann-Platz 7
1160 Wien

Anmeldung erforderlich

Programm

Modul 2: Maschinelles Lernen – Muster erkennen, Vorhersagen treffen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer aus Daten Muster und Regelmäßigkeiten ableiten, ohne explizit dafür programmiert zu sein. 
ML nutzt historische Daten, erkennt Muster und trainiert Modelle, die anhand neuer Eingaben Wahrscheinlichkeiten schätzen oder Vorhersagen treffen.

Vortrag
Peter Knees,
außerordentlicher Professor an der Fakultät ...

Weiter zu mehr Information

Überwachung vs. Privatsphäre – Wo liegen die Grenzen? | 04.11.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Dienstag, 4. November, 18.00 Uhr 
VHS Wiener Urania, Uraniastraße 1
1010 Wien

Anmeldung erforderlich

Programm

Modul 3: Überwachung vs. Privatsphäre – Wo liegen die Grenzen?
Die Grenze im Zusammenhang mit Überwachung liegt dort, wo Sicherheits- oder Öffentlichkeitsinteressen die individuellen Grundrechte auf Privatsphäre unverhältnismäßig einschränken, während transparente, rechtsstaatlich kontrollierte Rahmenbedingungen, eindeutige Zweckbindung und wirksame Kontrollmechanismen den Schutz persönlicher Daten sicherstellen.

Vortrag
Martina Lindorfer
, Associate Professor an der TU ...

Weiter zu mehr Information

Empfehlungssysteme – Die Ursache allen Übels? | 11.11.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Dienstag, 11. November, 18.00 Uhr 
Wienbibliothek im Rathaus, Lesesaal
Eingang Felderstraße
1010 Wien

Anmeldung  erforderlich

Programm

Modul 4: Empfehlungssysteme – Die Ursache allen Übels?
Empfehlungssysteme sollten transparent, datenschutzfreundlich und fair sein: offenlegen, wie Empfehlungen funktionieren, und welche Daten genutzt werden, personenbezogene Daten minimieren und Verfahren zur Korrektur von Fehlern und Diskriminierung bereitstellen.

Vortrag
Julia Neidhardt,
Forscherin an der Forschungsgruppe Data Science, TU Wien Informatik. Leiterin ...

Weiter zu mehr Information

Seiten