Zum Start der neuen Semesterfrage „Wissen wir, was KI wissen wird?“ haben wir im Vorlesungsverzeichnis geblättert und eine Auswahl an Lehrveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz zusammengestellt.
To mark the start of the new semester question „Do we know what AI will know?“, we have browsed through the course directory and compiled a selection of courses relating to artificial intelligence.
Ringvorlesung: Spannungsfelder, Herausforderungen und Chancen von Künstlicher Intelligenz
Studienprogrammleitung Geschichte
In Kooperation des Instituts für Zeitgeschichte der Universität Wien und der Stadt Wien lernen Studierende in dieser Ringvorlesung unterschiedliche Perspektiven zum Thema Künstliche Intelligenz aus Theorie und Praxis kennen. Expert*innen eröffnen Perspektiven auf unterschiedliche Bereiche der Gesellschaft und Wissenschaft, die sich heute bereits mit der „KI-Revolution“ konfrontiert sehen, die in Zukunft wesentlich von dieser betroffen sein werden, oder die sich schon seit längerer Zeit damit auseinandersetzen müssen. Die Einheiten beschäftigen sich unter anderem damit, welche Digitalisierungs- und KI-Strategien von Europa, den USA oder China verfolgt werden, welchen Weg die Stadt Wien hier einschlägt und wie wir, nicht zuletzt, Einfluss darauf haben, eine gerechte Zukunft im Zeitalter der KI gestalten können.
Weitere Informationen und Termine
Introduction to Ethics of Robotics
Studienprogrammleitung Philosophie
Current technological developments in the field of robotics, automation, and artificial intelligence raise ethical questions. Consider for instance the use of robots in health care, the automation of cars, and the use of intelligent military drones, or the development of more intelligent artificial agents. This course gives an overview of issues and approaches in this field, shows how these issues relate to interesting problems in philosophy, and connects to relevant public debates.
More information and dates
Künstliche Intelligenz verändert gerade unsere Berufe, das Studium und den Alltag. Welche Informationsangebote hättest Du gerne von Seiten der Universität? Wie nutzt du KI-Tools für universitäre Aufgaben? Nimm an dieser anonymen Befragung teil: Zur Umfrage
Die Ergebnisse der Umfrage sollen dazu beitragen, die universitäre Lehre im Hinblick auf die Nutzung von KI-Tools zu verbessern.
Democracy and artifical intelligence
Studienprogrammleitung Philosophie
Across the world, Artificial Intelligence (AI) is being used as a tool for political manipulation and totalitarian repression. Stories about AI are often stories of polarization, discrimination, surveillance, and oppression. Is democracy in danger? And can we do anything about it? In this seminar, we will examine the key risks posed by AI for democracy. We will deal with questions of how we can make democracy more resilient in the face of AI, and, more positively, what AI can do for democracy. The goal is to explore ways of making current technologies more democratic to ensure that AI promotes, rather than hinders, the common good and helps us to revamp humanism for the 21st century.
More information and dates
Global Governance and AI
Studienprogrammleitung Philosophie
Currently there are efforts at supernational level, including the European Union (EU) and the United Nations (UN), towards governing Artificial Intelligence (AI), but how can this be done at a global level? In this course, we will explore the question of how effective governance mechanisms for AI on a global scale might look like. Drawing from the disciplines of political philosophy and philosophy of technology, this seminar intends to be a starting point to critically examine the theoretical underpinnings and practical challenges associated with crafting policies and frameworks to regulate AI technologies at an international level.
More information and dates
AI in psychological research and education
Studienprogrammleitung Psychologie
Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have created new use cases of AI both as a research topic and as a tool to assist and even improve research and learning practices. This course will deal with selected topics of research on human-AI interaction. For instance, what predicts whether human decision makers appreciate or reject the support of algorithmic/AI agents? How „fair“ are AI decision tools? What are the ethical implications of using AI? The course will include both the presentation and discussion of recent scientific papers on the topic as well as practical sessions on using and applying AI in research-/study-related tasks.
More information and dates
Digital Innovation Lab
Studienprogrammleitung Informatik und Wirtschaftsinformatik
This is a course on digital entrepreneurship and innovation. It is part of the Digital Entrepreneurship Innovation Lab Program brings students and researchers from different disciplines together to collaborate on innovations and entrepreneurial ideas. The overarching scope of this project addresses the topic of (the future of) human-technology-relations; it is understood as an interdisciplinary challenge that is not only restricted to technological issues, but considers humanities (philosophy, social science, etc.) as a key element for being able to create sustainable innovations.
More information and dates
Computational methods in microbial ecology
Studienprogrammleitung Biologie
The aim of this course is to understand relevant mathematical and computational methods in microbial ecology and applying these methods to typical problems in microbial ecology and designing experiments. The main topics are mathematical concepts, statistics of high-dimensional data, estimating diversity and composition of microbial communities, databases and resources in microbial ecology, DNA sequencing (amplicon sequencing, shotgun metagenomics), computational pipelines for amplicon sequencing: overview, features, evaluation, fundamentals of machine-learning for microbial ecology, intro to high performance computing. No computer programming knowledge required.
More information and dates
Machine Learning in Genetics
Studienprogrammleitung Biologie
This course is designed to introduce the use of machine learning techniques in the field of population genetics. It focuses on applying these methods to analyze population genomic data. Participants will engage in practical problem-solving activities centered around key issues in population genetics, such as detecting introgression segments and identifying population structure. The course covers a range of machine learning paradigms including both supervised and unsupervised learning. Key models such as logistic regression, extra-trees classifiers, dimensionality reduction techniques, and artificial neural networks will be explored in detail. The course is designed for a broad audience; therefore, no prior programming experience is necessary.
More information and dates
Mathematics of Deep Learning
Studienprogrammleitung Mathematik
The lecture attempts to teach multiple facets of deep learning theory. Concretely, themes included are Deep Learning: A gentle introduction into the language, notation, and main concepts of deep learning on a high level. Feed-forward neural networks: The main building block of deep learning is that of a neural network. Universal Approximation: We will study multiple results that study the (absence of) limitations of deep neural networks to represent general functions.
More information and dates
Fundamentals of Machine Learning in Meteorology
Studienprogrammleitung Erdwissenschaften, Meteorologie-Geophysik und Astronomie
Die Vorlesung bietet Verständnis und Anwendung der Methoden des Machine Learnings im Bereich der Meteorologie. Folgende Inhalte werden thematisch behandelt: Überblick über Methoden, sowie Konzepte des maschinellen Lernens, Regressionen und Klassifikationen, Clusterung und Dimensionsreduktion, Entscheidungsbäume und künstliche Neuronale Netze.
Weitere Informationen und Termine
Digitaler Wandel von Sprache und Kommunikation im Unterricht
Studienprogrammleitung Slawistik
Themen der Lehrveranstaltung sind die Auswirkungen der Digitalisierung und der Künstlichen Intelligenz auf die Sprache und den Sprachunterricht. Ausgehend von einer Strukturanalyse der natürlichen Sprachen und des Kommunikationsprozesses werden die durch die Digitalisierung und die Künstliche Intelligenz bedingten Veränderungen behandelt. Von besonderem Interesse ist dabei die kritische Analyse der Implikationen der Digitalisierung für den Unterricht.
Weitere Informationen und Termine
Unternehmenskommunikation mit AI-powered Profiling- und Persuasions-Techniken
Studienprogrammleitung Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Diese Lehrveranstaltung zielt darauf ab, die neuesten Techniken der AI in der Unternehmenskommunikation einzusetzen, um Ziele noch schneller, leichter und präziser zu erreichen. Basis ist das APPS (Adaptive Persuasion Profiling System) zur stufenweisen, systematischen Planung, Umsetzung und Optimierung von Maßnahmen der internen und externen Unternehmenskommunikation mit Werkzeugen der Artificial Intelligence zur Automatisierung und Personalisierung und auf Grundlage von Methoden und Techniken u.a. der Kommunikationspsychologie, Persönlichkeitspsychologie, Persuasionsforschung und dem Bereich Behavioral Economics.
Weitere Informationen und Termine
Künstliche Intelligenz und Medizinrecht
Studienprogrammleitung Rechtswissenschaften
Der Kurs gibt einen Überblick über die rechtlichen Problemstellungen (z.B. Datenschutzrecht, Grundrechte, Berufsrecht, Haftungsrecht), die aus dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin ergeben (z.B. Diagnose, Arzneimittelforschung, Chatbot). Nach einer Einführung in die technischen und rechtlichen Grundlagen durch die Vortragenden referieren die Studierenden zu ausgewählten Fragestellungen und arbeiten dazu ein Thesenpapier aus. Die Problemstellungen werden dabei gemeinsam diskutiert.
Weitere Informationen und Termine
Die Forschungsgruppe erforscht neuartige Ansätze zur explorativen Datenanalyse. Ihre Methoden werden durch Herausforderungen aus verschiedenen Anwendungsbereichen inspiriert, wie z. B. Medizin, Neurowissenschaften, Pharmakoinformatik, erneuerbare Energien und Sozialwissenschaften.
Künstliche Intelligenz im Bildungsbereich
Studienprogrammleitung Psychologie
Die Studierenden sollen ein theoretisches Verständnis der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungsbereich entwickeln, sie sollen in der Lage sein, KI-Konzepte auf konkrete Anwendungen im Bildungsbereich zu übertragen, ein Bewusstsein für Ethik und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit KI im Bildungsbereich zu entwickeln, praktische Erfahrungen mit KI-Tools sammeln und deren Anwendungsmöglichkeiten verstehen und reflektieren. Insgesamt soll die Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Forschungsergebnissen, Implementierungen und Potenzialen von KI im Bildungsbereich gestärkt werden.
Weitere Informationen und Termine
Die Poetik des Algorithmus: Künstliche Intelligenz und die digitale Transformation der Literaturproduktion
Studienprogrammleitung Deutsche Philologie
Aktuelle Diskussionen über den Einsatz von KI in Literatur, bildender Kunst, Design, Architektur, Film, Musik und anderen Kunstformen beruhen häufig auf weithin akzeptierten Definitionen von Kunst, Kultur und Kreativität und sorgen für heftig geführte Debatten. In dieser Lehrveranstaltung werden Studierende daher die Verbindung zwischen digitaler Kommunikation, Literatur und KI diskutieren und dabei speziell auf ChatGPT und weitere generative KI-Tools Bezug nehmen. Sie werden die historische Entwicklung von KI im Bezug auf literarische Produktion und die wesentlichsten Themengebiete bei technologischer Disruption kennenlernen.
Weitere Informationen und Termine
Ringvorlesung Künstliche Intelligenz & Recht
Studienprogrammleitung Rechtswissenschaften
Die neuen technischen Möglichkeiten nehmen Einfluss auf unser Privatleben und die Arbeitswelt. Künstliche Intelligenz (KI) soll in Zukunft nicht nur standardisierte Arbeitsschritte eigenständig erledigen können, sie soll auch fähig sein, weiter zu „denken“. Der Einfluss von KI stellt das Recht vor neue Herausforderungen: in welchem Rahmen soll die Anwendung von KI erlaubt sein? Welchen Einfluss nimmt KI auf unsere Grundwerte? Ist die KI die Richterin der Zukunft? Diese und weitere Fragestellungen sollen im Rahmen der Vorlesungsreihe thematisiert und debattiert werden.
Weitere Informationen und Termine
Eine Gesamtübersicht aller aktuellen Lehrveranstaltungen an der Universität Wien bietet das Vorlesungsverzeichnis u:find. https://ufind.univie.ac.at/de/index.html
