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Events
DDLitLab im Dialog: Aufbau fachbezogener KI-Communities und Durchführung einer Lehrveranstaltung zu KI und ML
Zu Gast: Dr. rer. nat. Lilian Löwenau, Projektkoordinatorin / Operative Projektleitung „AI-SKILLS“, Humboldt-Universität zu Berlin
Das vom BMBF geförderte Lehre- und Infrastrukturprojekt AI-SKILLS der Berliner Humboldt-Universität hat das Ziel, Lehrenden und Studierenden die fachspezifische Auseinandersetzung mit KI-Methoden und KI-Technologien forschungsbezogen und anwendungsorientiert zu vermitteln. Dabei verfolgt das Projekt einen multidisziplinären Ansatz, d.h., alle Disziplinen sind in den Communities of Practice vertreten, die sich jeweils untereinander den Themen KI und ML widmen. Im Rahmen des DDLitLab wird am Beispiel AI-SKILLS der konkrete Aufbau solcher Communities vorgestellt; dabei werden Erfahrungen mit der Initialisierungs- und Produktivphase der Communities geteilt und sowohl praktische Aspekte als auch erforderliche Maßnahmen zur Nachhaltigkeit und Nachnutzbarkeit der Arbeit in den Communities besprochen. Über den Aspekt der Communities hinausgehend, wird als Abschluss die gesamtheitliche Förderung der Themen KI und ML im universitären Curriculum anlässlich der Durchführung einer entsprechenden fächerübergreifenden Ringvorlesung besprochen.
Institutions
- DDLitLab, ISA-Zentrum
DDLitLab Lecture Series: Where do you come from, ChatGPT? - Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen
Um in einen lebhaften Austausch mit Interessierten zu treten und die Diskussion rund um das Thema Daten- und Digitalkompetenzen an der Universität Hamburg anzuregen, hat das Projekt DDLitLab die Lecture Series ins Leben gerufen. In den Vorträgen mit anschließender Diskussion beleuchten die Referent:innen Ihre Perspektiven auf die Vermittlung von grundlegenden Datenkompetenzen in Schule und Hochschule. Die Veranstaltung richtet sich sowohl an Mitglieder der UHH als auch externe Gäste.
Zum Vortrag
Referent: Prof. Dr. Chris Biemann, Wissenschaftlicher Direktor HCDS und Professor für Sprachtechnologie am Fachbereich Informatik, UHH
In diesem Vortrag tasten wir uns an die Funktionsweise von Sprachmodellen heran. Wie ging die Entwicklung von einfacher Statistik bis hin zu (künstlich) intelligenten Dialogsystemen? Welche Mechanismen, welche technischen Voraussetzungen und welcher menschlicher Input ist nötig zum Erreichen der momentan verfügbaren Sprachkompetenz auf hohem Niveau? Was machen diese Modelle noch falsch, und was sind die vorhersehbaren Entwicklungen der nächste Jahre?
Melden Sie sich hier an: https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab/veranstaltungen/lecture-series-sose-2023.html
Kontakt: Carolin Scharfenberg / Tel: +49 40 42838-8889
Decision AI for biodiversity: From promise to impact
Over the past two decades, I have developed AI tools to support decision-making in biodiversity conservation. Methods such as Markov Decision Processes (MDPs), Partially Observable MDPs (POMDPs), and adaptive management help us plan under uncertainty, incorporate feedback, and learn from dynamic ecological systems. These techniques have supported efforts from invasive species management to threatened species recovery, helping balance short-term actions with long-term outcomes.
Yet some of the most important insights lie beyond the algorithms themselves. Reversing the biodiversity extinction crisis requires more than technical capability: it demands co-design with ecologists, social scientists, landholders, and policymakers. It calls for a shift from what can we build? to what does biodiversity actually need?
This is the mission of the Environmental Informatics Hub at Monash, a new initiative I lead within the Faculty of IT: to develop AI that supports the future of biodiversity, not just the future of technology. But isolated efforts won’t be enough. If we are serious about halting biodiversity loss, we need a globally coordinated approach, a clear framework, much like the Global Biodiversity Framework (GBF), that defines the AI capabilities required to meet conservation targets.
Learning Objectives:
- Learn about how AI can help support decision-making for the conservation of biodiversity
- Learn about the needs and challenges in developing interpretable, non-autonomous and poor data AI systems
Institutions
- AI for Good
Digital Science Night #5: Generation AI: Ich bin doch nur ein Language Model!
Ein besonders digitaler Abend zur Digitalisierung mit einem Science Slam von Hamburger Informatik-Expert*innen und DJ’s für die Nacht
7. Dezember ab 19 Uhr im Fundbureau.
Künstliche Intelligenz beherrscht die Schlagzeilen und eine ganze Generation wächst auf mit generativer KI. Umwälzen soll sie, was wir für normal halten, rationalisiert Jobs und Arbeit weg, macht Menschen überflüssig. Aber es ist Weihnachten – und man kann die Geschichte auch anders erzählen. Generative KI kann Bilder generieren, die uns ansprechen, Texte schreiben, die sensibler und vielfältiger sind als die von andere Autor:innen und vielleicht kann sie auch bessere Weihnachtsgeschenke auswählen. Wir können anders spenden und vielleicht verstehen wir in einem besseren Leben auch die Mathematik hinter der ganzen Magie.
Liste der Slamer*innen und deren Themen:
- Sabine Wieluch, bleeptrack
- Mijail Guillemard, Homologie-Funktoren, Signale und Formalisierungen
- Peer Stelldinger, HAW, Apfelmännchen und Grenzkontrollen
- Anton Wiehe, Adalab, Musik visualisieren mit künstlicher Intelligenz
- Ayse Glass, HCU, Creative AI and data generation for cities
- Omar Urdu, UHH
- Teresa and the TUHH GANg, TUHH, GAN, GAN Gone Wild! Scandalous Showdown Between AI Models Exposed
- und weitere Überraschungsgäste!
Institutions
-
Creative Space for Technical Innovations, HAW Hamburg
Digital Total
The two-day event "Digital Total" is organized and conducted by the House of Computing & Data Science (HCDS) of the Universität Hamburg, in collaboration with partners from the scientific platform PIER PLUS and the Academy of Sciences and Humanities in Hamburg.
Day 1 - Computing & Data Science in the Metropolitan Region
The goal of the first day, which is co-organized by CDCS, is to showcase and consolidate the topics of Data Science / AI / Computation, which are strongly represented in the Hamburg Metropolitan Region. A key focus will be the discussion on a common PIER PLUS initiative called "PIER Computing and Data Science." Additionally, the Academy of Sciences and Humanities in Hamburg will host an interdisciplinary forum for exchanging ideas about the future of digital transformation in the metropolitan region and potential synergies among cross-institutional initiatives. The first day will be concluded with a social event in the evening.
Day 2 - Computing & Data Science at the Universität Hamburg
The second day will focus on Data Science / AI / Computation at the Universität Hamburg. It will also serve as the kickoff for introducing the Cross-Disciplinary Labs (CDLs) located within HCDS.
Alongside the presentations in Audimax 1 & 2, the foyer will feature posters showcasing various projects throughout the event, presented during two poster sessions on Day 1 and 2.
A detailed program and registration for Digital Total can be found here
Digitale Prüfungen, KI im Prüfungskontext & gute wissenschaftliche Praxis
Mit dem schlagartigen Aufkommen von KI-Generatoren für unterschiedlichste Medienformen seit Ende 2022 stehen Hochschulen hinsichtlich ihrer Lehre und ihrer digitalen Prüfungsumsetzung enormen Möglichkeiten aber auch Herausforderungen gegenüber. Neben Fragen des Urheberrechts und des Datenschutzes ist insbesondere der Bereich des Prüfungsrechts von diesen Entwicklungen betroffen und es bedarf geeigneter Maßnahmen für einen konstruktiven Umgang mit dieser technologischen Revolution.
Dabei stellt sich vor allem auch die Frage: Können per KI-Generator erstellte Texte und Medieninhalte überhaupt als künstlich generierte Inhalte erkannt und detektiert werden? Und wenn ja, wie verlässlich sind die Ergebnisse von KI-Detektoren und wie lassen sich diese im Prüfungsrecht berücksichtigen? Auch ergibt sich bei solch rasanten Technologieentwicklungen immer die Notwendigkeit einer staatlichen Regulierung, wie sie im Zuge des EU AI-Act beabsichtigt wird. Welche Implikationen bringt diese Regulierung allgemein und speziell für den Hochschulbereich mit sich?
Diesen und weiteren Fragen wollen wir uns im Rahmen dieses Workshops annähern und anschließend gemeinsam mit allen Teilnehmenden vertiefend darüber diskutieren.
Schwerpunkte sind:
- KI-VO-E bzw. AI-Act (Entwurf)
- Hochschulgesetze (der Länder, insbesondere Hamburg)
- Studien- und Prüfungsordnungen
Anmeldung hier
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
Institution
- Multimedia Kontor Hamburg gGmbH
Digitale Prüfungen, KI im Prüfungskontext & gute wissenschaftliche Praxis
Mit dem schlagartigen Aufkommen von KI-Generatoren für unterschiedlichste Medienformen seit Ende 2022 stehen Hochschulen hinsichtlich ihrer Lehre und ihrer digitalen Prüfungsumsetzung enormen Möglichkeiten aber auch Herausforderungen gegenüber. Neben Fragen des Urheberrechts und des Datenschutzes ist insbesondere der Bereich des Prüfungsrechts von diesen Entwicklungen betroffen und es bedarf geeigneter Maßnahmen für einen konstruktiven Umgang mit dieser technologischen Revolution.
Dabei stellt sich vor allem auch die Frage: Können per KI-Generator erstellte Texte und Medieninhalte überhaupt als künstlich generierte Inhalte erkannt und detektiert werden? Und wenn ja, wie verlässlich sind die Ergebnisse von KI-Detektoren und wie lassen sich diese im Prüfungsrecht berücksichtigen? Auch ergibt sich bei solch rasanten Technologieentwicklungen immer die Notwendigkeit einer staatlichen Regulierung, wie sie im Zuge des EU AI-Act beabsichtigt wird. Welche Implikationen bringt diese Regulierung allgemein und speziell für den Hochschulbereich mit sich?
Diesen und weiteren Fragen wollen wir uns im Rahmen dieses Workshops annähern und anschließend gemeinsam mit allen Teilnehmenden vertiefend darüber diskutieren.
Schwerpunkte sind:
- KI-VO-E bzw. AI-Act (Entwurf)
- Hochschulgesetze (der Länder, insbesondere Hamburg)
- Studien- und Prüfungsordnungen
Anmeldung hier
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
Institutions
- Multimedia Kontor Hamburg gGmbH
Einführung in die Vorlesungsreihe // Heavy Metal trifft KI. Künstliche Intelligenz in militärischen Konflikten
Ringvorlesung Friedensbildung
Friedensbildung stärkt die Wahrnehmung und vermittelt Fähigkeiten zum konstruktiven Umgang mit Konflikten. Konflikte entstehen immer wieder neu. In dieser Vorlesung werden einige Konfliktfelder und Konfliktdynamiken vorgestellt und es werden Ansätze zu ihrem Verständnis und zu ihrer konstruktiven Bearbeitung vermittelt.
Das Thema wird hier in einem doppelten Sinn verstanden: Zum einen wird Bildung als "Arbeit an der Kultivierung der Gesellschaft und der eigenen Biografie" verstanden (Martin Kahl), zum anderen bedeutet Friedensbildung auch die theoriegeleitete Praxis der friedlichen Klärung und nachhaltigen Lösung von politischen und sozialen Konflikten.
Mitglieder des Initiativkreises Friedensbildung und Gäste bieten einen Einstieg in das Themengebiet. Für Studierende der Universität besteht die Möglichkeit, im Rahmen einer Klausur Leistungspunkte für den Wahlbereich Friedensbildung zu erwerben.
Institutions
- ISA-Zentrum
Einführung: Künstliche Intelligenz zwischen Handlungsmacht und gesellschaftlichem Gestaltungsbedarfen
Dr. Susanne Draheim, Department Informatik, HAW Hamburg / Prof. Dr. Gertraud Koch, Institut für Volkskunde/Kulturanthropologie, Universität Hamburg / Prof. Dr. Kai von Luck, Department Informatik, HAW Hamburg
Öffentliche Vorträge im Allgemeinen Vorlesungswesen Ringvorlesung: Künstliche Intelligenz zwischen Handlungsmacht und gesellschaftlichen Gestaltungsbedarfen
Informatik und Sozial-/Kulturwissenschaft im Gespräch
Darstellungen der KI in den Medien aber auch in der Politik und Wissenschaftsförderung oszillieren zwischen Schrecken, Verheißung und Notwendigkeit, vielfach ohne dass ein hinreichendes informatisches Grundverständnis besteht und informierte Entscheidungen oder Umgangsweisen mit KI-Technologien ermöglicht. Neuere Projekte zwischen Forschung und Wissenschaftskommunikation, wie etwa das "KI-Observatorium", setzen deswegen auf Wissensvermittlung und -austausch.
Das Kolloquium folgt einem ähnlichen Anliegen, das Wissen über KI-Technologien zu erweitern und dabei ein besseres Verständnis davon zu entwickeln, wie sich Handlungsmacht und -möglichkeiten durch die KI neu gestalten. Indem es interdisziplinäre Gespräche zwischen Kulturwissenschaftler*innen und Informatiker*innen initiiert, werden in kurzen Vorträgen historische und theoretische Grundlagen, sowie ausgewählte Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz vorgestellt und diskutiert. Anhand von Praxisbeispielen von KI in Anwendung und Entwicklung werden KI Technologie verständlich und für die Analyse greifbar. Das hauptsächliche Ziel des Kolloquiums besteht in beiden Disziplinen darin, die jeweils andersartige Herangehensweise kennen und verstehen zu lernen.
Institutions
- HAW Hamburg
- Universität Hamburg
Event Series Physics ❤ AI
All dates for Event Series "Physics ❤ AI" for the upcoming semester are always at 10:30-12:00 in CFEL SR1.
The detailed agenda is password protected. If you are interested in the agenda, please email the organizers (gregor.kasieczka@uni-hamburg.de / janis.kummer@uni-hamburg.de).
Or just come, it is of course allowed!
Event Series Physics ❤ AI
All dates for Event Series "Physics ❤ AI" for the upcoming semester are always at 10:30-12:00 in CFEL SR1.
The detailed agenda is password protected. If you are interested in the agenda, please email the organizers (gregor.kasieczka@uni-hamburg.de / janis.kummer@uni-hamburg.de).
Or just come, it is of course allowed!
Event Series Physics ❤ AI
All dates for Event Series "Physics ❤ AI" for the upcoming semester are always at 10:30-12:00 in CFEL SR1.
The detailed agenda is password protected. If you are interested in the agenda, please email the organizers (gregor.kasieczka@uni-hamburg.de / janis.kummer@uni-hamburg.de).
Or just come, it is of course allowed!
Event Series Physics ❤ AI
All dates for Event Series "Physics ❤ AI" for the upcoming semester are always at 10:30-12:00 in CFEL SR1.
The detailed agenda is password protected. If you are interested in the agenda, please email the organizers (gregor.kasieczka@uni-hamburg.de / janis.kummer@uni-hamburg.de).
Or just come, it is of course allowed!
Fair, Transparent, and Accountable AI: What is Legally Required, What is Ethically Desired, and What is Technically Feasible?
Western societies are marked by diverse and extensive biases and inequality that are unavoidably embedded in the data used to train machine learning. Algorithms trained on biased data will, without intervention, produce biased outcomes and increase the inequality experienced by historically disadvantaged groups.
To tackle this issue the EU commission recently published the Artificial Intelligence Act – the world’s first comprehensive framework to regulate AI. The new proposal has several provisions that require bias testing and monitoring. But is Europe ready for this task?
In this session I will examine several EU legal frameworks including data protection as well as non-discrimination law and demonstrate how despite best attempts they fail to protect us against the novel risks posed by AI. I will also explain how current technical fixes such as bias tests - which are often developed in the US - are not only insufficient to protect marginalised groups but also clash with the legal requirements in Europe.
I will then introduce some of the solutions I have developed to test for bias, explain black box decisions and to protect privacy that were implemented by tech companies such as Google, Amazon, Vodaphone and IBM and fed into public policy recommendations and legal frameworks around the world.
Prof. Dr. Sandra Wachter (Oxford Internet Institute, University of Oxford, GB)
Sandra Wachter is Professor of Technology and Regulation at the Oxford Internet Institute at the University of Oxford where she researches the legal and ethical implications of AI, Big Data, and robotics as well as Internet and platform regulation. Her current research focuses on profiling, inferential analytics, explainable AI, algorithmic bias, diversity, and fairness, as well as governmental surveillance, predictive policing, human rights online, and health tech and medical law.
At the OII, Professor Sandra Wachter leads and coordinates the Governance of Emerging Technologies (GET) Research Programme that investigates legal, ethical, and technical aspects of AI, machine learning, and other emerging technologies. [more]
Institutions
- UHH
Foundation models for wireless communications and sensing
This talk presents the Large Wireless Model (LWM), the world’s first foundation model for wireless channels. Inspired by the success of foundation models in NLP, speech, and vision, LWM is a transformer-based model pre-trained in a self-supervised fashion on large-scale diverse wireless datasets. It learns rich, universal contextualized channel embeddings (features) that potentially enhance performance across a wide range of downstream tasks. I will present the model’s architecture, its self-supervised pre-training approach, and training datasets. I will also demonstrate its gains in tasks like sub-6GHz to mmWave beam prediction, LoS/NLoS classification, and localization. These gains highlight the LWM’s ability to learn from large-scale wireless data and enable complex machine learning tasks with limited data in wireless communication and sensing systems.
Finally, we introduce an ITU AI/ML 5G competition which provides a modular setup, where participants can innovate on scenario design, feature extraction, and lightweight downstream models, pushing the frontiers of robustness, generalizability, and interpretability. By contributing improved scores and model refinements, the challenge also opens doors for discussion on formats, reproducible simulations, and alignment with 6G use cases. The outcomes are expected to influence real-world deployments, research reproducibility, and standard frameworks for wireless AI.
Learning Objectives:
- Describe the architecture and self-supervised training approach of the Large Wireless Model (LWM).
- Explain how LWM generates contextualized channel embeddings and how they contribute to wireless communication and sensing tasks.
- Analyze the performance of LWM in downstream tasks such as beam prediction, LoS/NLoS classification, and localization.
- Evaluate the role of large-scale data and foundation models in improving generalizability and efficiency in wireless AI applications.
- Design innovative approaches for feature extraction or scenario modeling and apply them in the ITU AI/ML 5G challenge.
Institutions
- AI for Good
Frei-Raum KI und Didaktik
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT fällt es zunehmend schwer, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Viele Lehrende und Studierende spüren die Notwendigkeit, sich mit potenziell studiumsrelevanten KIs auseinanderzusetzen. Gleichzeitig fehlen ihnen häufig die Ressourcen und Anknüpfungspunkte, sodass viele Fragen unbeantwortet bleiben: Welche Technologien können mich in meiner Arbeit unterstützen? Wie kann ich bekannte Technologien didaktisch wertvoll einsetzen? Welche Limitationen von gKI muss ich bei der Nutzung im Hochschulkontext kennen? Wie vermittle ich einen verantwortungsbewussten Umgang mit Technologien an meine Studierenden?
Um Lehrenden ein niedrigschwelliges Angebot zu machen, diese und viele weitere offene Fragen zu thematisieren, schaffen wir als HUL (Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen) ein neues Format: den Frei-Raum KI und Didaktik. Es schafft Raum für Austausch, offene Fragen, lautes Denken und Experimentieren mit neuen Technologien – vor dem Hintergrund und zum Nutzen didaktischer Entscheidungen.
Alle Lehrenden der Uni Hamburg sind willkommen, einfach vorbei zu schauen, mit anderen Interessierten in Austausch zu treten, oder einfach die Zeit zu nutzen, sich individuell mit ihren offenen Fragen auseinanderzusetzen. Sie treffen auf Kolleginnen und Kollegen, auch aus der Hochschuldidaktik und vom DDLitLab, die Sie mit ihrer Expertise unterstützen.
Institutions
- HUL
Frei-Raum KI und Didaktik
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT fällt es zunehmend schwer, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Viele Lehrende und Studierende spüren die Notwendigkeit, sich mit potenziell studiumsrelevanten KIs auseinanderzusetzen. Gleichzeitig fehlen ihnen häufig die Ressourcen und Anknüpfungspunkte, sodass viele Fragen unbeantwortet bleiben: Welche Technologien können mich in meiner Arbeit unterstützen? Wie kann ich bekannte Technologien didaktisch wertvoll einsetzen? Welche Limitationen von gKI muss ich bei der Nutzung im Hochschulkontext kennen? Wie vermittle ich einen verantwortungsbewussten Umgang mit Technologien an meine Studierenden?
Um Lehrenden ein niedrigschwelliges Angebot zu machen, diese und viele weitere offene Fragen zu thematisieren, schaffen wir als HUL (Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen) ein neues Format: den Frei-Raum KI und Didaktik. Es schafft Raum für Austausch, offene Fragen, lautes Denken und Experimentieren mit neuen Technologien – vor dem Hintergrund und zum Nutzen didaktischer Entscheidungen.
Alle Lehrenden der Uni Hamburg sind willkommen, einfach vorbei zu schauen, mit anderen Interessierten in Austausch zu treten, oder einfach die Zeit zu nutzen, sich individuell mit ihren offenen Fragen auseinanderzusetzen. Sie treffen auf Kolleginnen und Kollegen, auch aus der Hochschuldidaktik und vom DDLitLab, die Sie mit ihrer Expertise unterstützen.
Institution
- HUL
Frei-Raum KI und Didaktik
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT fällt es zunehmend schwer, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Viele Lehrende und Studierende spüren die Notwendigkeit, sich mit potenziell studiumsrelevanten KIs auseinanderzusetzen. Gleichzeitig fehlen ihnen häufig die Ressourcen und Anknüpfungspunkte, sodass viele Fragen unbeantwortet bleiben: Welche Technologien können mich in meiner Arbeit unterstützen? Wie kann ich bekannte Technologien didaktisch wertvoll einsetzen? Welche Limitationen von gKI muss ich bei der Nutzung im Hochschulkontext kennen? Wie vermittle ich einen verantwortungsbewussten Umgang mit Technologien an meine Studierenden?
Um Lehrenden ein niedrigschwelliges Angebot zu machen, diese und viele weitere offene Fragen zu thematisieren, schaffen wir als HUL (Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen) ein neues Format: den Frei-Raum KI und Didaktik. Es schafft Raum für Austausch, offene Fragen, lautes Denken und Experimentieren mit neuen Technologien – vor dem Hintergrund und zum Nutzen didaktischer Entscheidungen.
Alle Lehrenden der Uni Hamburg sind willkommen, einfach vorbei zu schauen, mit anderen Interessierten in Austausch zu treten, oder einfach die Zeit zu nutzen, sich individuell mit ihren offenen Fragen auseinanderzusetzen. Sie treffen auf Kolleginnen und Kollegen, auch aus der Hochschuldidaktik und vom DDLitLab, die Sie mit ihrer Expertise unterstützen.
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- HUL
Frei-Raum KI und Didaktik
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT fällt es zunehmend schwer, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten. Viele Lehrende und Studierende spüren die Notwendigkeit, sich mit potenziell studiumsrelevanten KIs auseinanderzusetzen. Gleichzeitig fehlen ihnen häufig die Ressourcen und Anknüpfungspunkte, sodass viele Fragen unbeantwortet bleiben: Welche Technologien können mich in meiner Arbeit unterstützen? Wie kann ich bekannte Technologien didaktisch wertvoll einsetzen? Welche Limitationen von gKI muss ich bei der Nutzung im Hochschulkontext kennen? Wie vermittle ich einen verantwortungsbewussten Umgang mit Technologien an meine Studierenden?
Um Lehrenden ein niedrigschwelliges Angebot zu machen, diese und viele weitere offene Fragen zu thematisieren, schaffen wir als HUL (Hamburger Zentrum für Universitäres Lehren und Lernen) ein neues Format: den Frei-Raum KI und Didaktik. Es schafft Raum für Austausch, offene Fragen, lautes Denken und Experimentieren mit neuen Technologien – vor dem Hintergrund und zum Nutzen didaktischer Entscheidungen.
Alle Lehrenden der Uni Hamburg sind willkommen, einfach vorbei zu schauen, mit anderen Interessierten in Austausch zu treten, oder einfach die Zeit zu nutzen, sich individuell mit ihren offenen Fragen auseinanderzusetzen. Sie treffen auf Kolleginnen und Kollegen, auch aus der Hochschuldidaktik und vom DDLitLab, die Sie mit ihrer Expertise unterstützen.
Institution
- HUL
Generative AI’s Gappiness: Meaningfulness, Authorship, and the Credit-Blame Asymmetry
This semester’s edition of Taming the Machines explores the interrelated ethical, political, and technological aspects of Artificial Intelligence (AI) in an interdisciplinary way. Our first guest speaker is Prof. Dr. Sven Nyholm (LMU München) with his talk “Generative AI’s Gappiness: Meaningfulness, Authorship, and the Credit-Blame Asymmetry”. It is an on-site event but will also be live broadcasted as a Zoom Webinar. We cordially invite you to join us for this lecture.
Generative AI’s Gappiness: Meaningfulness, Authorship, and the Credit-Blame Asymmetry
Prof. Dr. Sven Nyholm (Ludwig-Maximilians-Universität München)
Registration for the webinar is handled via the program page: https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst/ab/eit/taming-the-machines/winter23-24.html
Institutions
- UHH
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg