Aufgrund einer Veranstaltung ist der Lesesaal am Mittwoch, 29. Oktober, nur bis 15.30 Uhr verfügbar.

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Digitaler Humanismus

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 ...

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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 ...

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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 ...

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Ethik & KI – Prinzipen, Ziele, Handlungsempfehlungen | 20.11.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Donnerstag, 20. November, 18.00 Uhr 
VHS Ottakring, Ludo-Hartmann-Platz 7
1160 Wien

Anmeldung erforderlich

Programm

Modul 5: Ethik & KI – Prinzipen, Ziele, Handlungsempfehlungen
Ethik & KI bedeuten verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen, die Menschenwürde, Transparenz, Fairness und Sicherheit priorisieren, Risiken sorgfältig abwägen und Mechanismen zur Verantwortlichkeit, Fehlerkorrektur und Datenschutz implementieren.

Vortrag
Erich Prem
, Chef FTI-Stratege und Geschäftsführer der eutema GmbH und Obmann des Vereins für digitalen Humanismus. 

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Digitalisierung, Web und Plattformen – sichere Infrastruktur, Grundrechte schützen, faire Regulierung | 27.11.2025

Digitalisierung und der Digitale Humanismus. Grundlagen, Potenziale, Risiken

Transformation gestalten. Digitaler Humanismus

Ort und Zeit

Donnerstag, 27. November, 18.00 Uhr 
Wienbibliothek im Rathaus 
Eingang Felderstraße
Stiege 6, 1. Stock, 1010 Wien

Anmeldung erforderlich

Programm

Modul 6: Digitalisierung, Web und Plattformen – sichere Infrastruktur, Grundrechte schützen, faire Regulierung
Die Digitalisierung von Web und Plattformen bedeutet, dass datengetriebene, vernetzende Systeme Nutzer*innen neue Dienstleistungen ermöglichen, Geschäftsmodelle verändern und globale Interaktionen durch Skalierbarkeit, Interoperabilität und robuste Sicherheits-maßnahmen vorantreiben.

Vortrag
Hannes Werthner,
war ...

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