TU Wien Informatics

20 Years
Continuous Learning

Technologien der KI

Chancen, Herausforderungen, Anwendungen

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Inhalte & Ziele

Was haben die Entwicklung neuer Medikamente und der längste Mathebeweis der Welt gemeinsam? Für beides kommen Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz. KI ist allgegenwärtig und vielfältiger, als Sie glauben.

In diesem Kurs lernen Sie losgelöst vom globalen und medialen Hype verschiedene Methoden und Aspekte Künstlicher Intelligenz kennen: Machine Learning, Scheduling, Planung, semantische Technologien, KI-basierte Entscheidungen, aber auch Problematiken wie Datenverzerrung, gesellschaftliche Auswirkungen oder technologische und natürliche Grenzen.

Sie erhalten einen umfassenden Überblick über aktuelle Technologien der Künstlichen Intelligenz. Sie können Anwendungsszenarien von u.a. Machine Learning, Wissensrepräsentation oder Scheduling erkennen und erlangen das notwendige Wissen, um mögliche Lösungen für bestehende Pain Points zu evaluieren. Wissen um die technologische Systematik und Terminologie befähigt Sie, sich aktiv in unternehmerische Entscheidungsfindungen oder Projekte einzubringen und mögliche Einsatzbereiche in der eigenen Organisation zu identifizieren.

Das Maschinelle Lernen hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung erlebt. Es ist nun eine Schlüsseltechnologie, die unser tägliches Handeln in vielen Aspekten unterstützt und beeinflusst. Wissenschaftliche Konferenzen im Maschinellen Lernen waren (vor COVID-19) teilweise ähnlich schnell ausverkauft wie Popkonzerte. In diesem Vortrag werden theoretische und praktische Aspekte des Maschinellen Lernens betrachtet und es wird unter anderem auf die Fragen eingegangen: Was bedeutet es überhaupt, dass Maschinen lernen? Wieso können Maschinen etwas lernen? Wie lernen Maschinen etwas? Welche Chancen und welche Risiken birgt diese Technologie?

Welche Fortschritte im Bereich der KI gab es im Windschatten des Machine Learnings? Warum können Probleme aus den Bereichen Scheduling, Planung, oder Optimierung trotz der kombinatorischen Explosion des Suchraums heute in der Praxis oft exakt gelöst werden? Wir wollen diese Entwicklungen aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten und praktische Lösungsstrategien vorstellen. Der Vortrag soll dabei sowohl auf theoretische Aspekte aktueller Methoden als auch auf deren Einsatz in konkreten Anwendungsdomänen eingehen.

Welche Rolle spielt das Wissen in der KI? Menschliches Wissen in Computern zu erfassen und für intelligente Schlussfolgerungen zu nutzen, war in den frühen KI-Tagen ein zentraler Traum, der den Weg zu vielen Erfolgen ebnete, aber auch zu einigen Misserfolgen und Sackgassen führte. Ist die Darstellung von menschlichem Wissen in der modernen KI immer noch relevant? Wir werden einige Methoden der so genannten Symbolischen KI kennenlernen, ihre Anwendung in Bereichen wie Websuche, Gesundheitsversorgung und Integration von Unternehmensdaten skizzieren, sowie deren Potential, um moderne KI transparenter, sicherer und vertrauenswürdiger zu machen, ausloten. 

KI-Systeme lernen aus Daten, wie Menschen Entscheidungen treffen, und diese Entscheidungsmuster werden daher in KI-Modellen miteingepackt. Welche Arten von Verzerrungen kommen in Daten vor und welche Auswirkungen kann dies auf KI-unterstützte Entscheidungen haben? Diese Frage werden wir anhand von zahlreichen Beispielen und in Zusammenhang mit konkreten KI-Anwendungen im Bereich der Entscheidungsunterstützung diskutieren.

Die digitale Transformation durchdringt alles: Arbeit, Freizeit, Politik, Berufliches und Privates. Diese Entwicklung kreiert und vernichtet gleichzeitig, erzeugt und zerstört Jobs und Reichtum, verbessert und schädigt unsere Umwelt. Informatik ist einerseits essentiell für das “tägliche” Funktionieren unserer Gesellschaft, gleichzeitig führt sie zu problematischen Aspekten, wie z,B. Monopolbildungen im Web, Echokammer, Datenschutz oder Automation und Arbeit. Der Digitale Humanismus reflektiert beide Seiten der Entwicklung, er ist ein Ansatz, der das komplexe Zusammenspiel von Technologie und Mensch beschreibt, analysiert und vor allem versucht, dies zu beeinflussen. Er ist ein am Menschen und der Gesellschaft orientierter Ansatz zur Digitalisierung, und ein Aufruf zu beidem, Reflektieren und Agieren.

Den Vorträgen folgt jeweils ausreichend Zeit, um Ihre Fragen und praxisorientierten Problemstellungen mit unseren Experten/-innen zu diskutieren. Im Anschluss betrachten Sie mit unseren Experten/-innen gesellschaftliche, regulatorische und ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz und haben in entspannter Atmosphäre bei Getränken und Finger food die Möglichkeit zum Netzwerken und formlosen Austausch mit allen Teilnehmern/-innen.

Details

Zielgruppe

    IT-Mitarbeiter/-innen, Innovation Managers, Project Leaders, Data Engineers und Scientists, Software Developers und Experten/-innen in verwandten Bereichen

Hinweis

Diese Seite beschreibt das jüngste Event unserer neuen “Continuous Learning”-Reihe, das bereits vergangen Sommer stattgefunden hat. Sobald Inhalt und Termin der nächsten Veranstaltung feststehen, finden Sie alle Details hier auf dieser Seite.

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Programm

Vormittag

  • 9:00 / Begrüßung
  • 9:10 / Einführung in KI: Begriffe, Historie und Gegenwart, Allan Hanbury und Stefan Woltran
  • 9:30 / Machine Learning, Thomas Gärtner
  • 11:00 / Kaffeepause
  • 11:30 / Die Zähmung der Kombinatorischen Explosion, Stefan Woltran
  • 13:00 / Mittagspause

Nachmittag

  • 14:00 / Was weiß eine KI, und wie können wir ihr vertrauen?, Magdalena Ortiz
  • 15:30 / Kaffeepause
  • 15:45 / Daten, Bias und KI-unterstützte Entscheidungen, Allan Hanbury
  • 17:15 / Digitaler Humanismus: KI und der Mensch , Erich Prem
  • 18:00 / Abschluss: Networking, informeller Austausch mit allen Teilnehmern/-innen und Vortragenden in entspanntem Rahmen
  • 19:30 / Ende

Kursort

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Seminarraum TUtheSky

Der Kurs findet im repräsentativen Seminarraum TUtheSky statt. Der mit topmodernem Equipment ausgestattete Raum befindet sich im Dachgeschoß des Plus-Energie-Gebäudes Getreidemarkt 9 und stellt das Herzstück des TUW-Campus Getreidemarkt dar. Er bietet nicht nur einen einzigartigen Blick auf Wien, sondern ermöglicht durch seinen großzügigen Raumplan und das innovative Lüftungssystem selbst in COVID-19-Zeiten Präsenzveranstaltungen.

Adresse

Getreidemarkt 9, 1060 Wien, BA Gebäude, 11.OG (Raumcode BA11 B07)

Unsere KI-Experten/-innen

Thomas Gärtner

Thomas Gärtner

Machine Learning

Univ.Prof. Dipl.-Ing.(BA) Dr.rer.nat. Thomas Gärtner, MSc ist Professor für Maschinelles Lernen und Leiter des Forschungsbereichs Maschinelles Lernen. Er forscht seit mehr als zwanzig Jahren in diesem Gebiet. Während seiner Promotion an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Nach einem Gastforscheraufenthalt an der Australian National University, baute er in Bonn eine Forschungsgruppe am Fraunhofer IAIS und an der Universität Bonn auf. Bevor er von der TU Wien berufen wurde, war er vier Jahre Professor of Data Science an der University of Nottingham.

Allan Hanbury

Allan Hanbury

Data Intelligence

Univ.Prof. Dr. Allan Hanbury ist Professor für Data Intelligence und Leiter des Forschungsbereichs E-Commerce. Er ist außerdem Fakultätsmitglied des Complexity Science Hub Wien. Seine Forschung ist im Bereich der Datenwissenschaft angesiedelt und konzentriert sich auf die Analyse von Textdaten, insbesondere in den Bereichen Gesundheitswesen, Innovation und Recht. Er hat Erfahrung in allen Phasen des Forschungslebenszyklus, von der Grundlagenforschung bis zur Kommerzialisierung von Forschungsergebnissen.

Magdalena Ortiz

Magdalena Ortiz

Knowledge-Based Systems

Assistant Prof. Dr.techn. Magdalena Ortiz, MSc ist Assistant Professorin für Knowledge Representation and Reasoning im Forschungsbereich Knowledge-Based Systems. Ihre Forschungsgruppe entwickelt logikbasierte Techniken für den intelligenten Zugriff auf Daten. Sie ist auf wissensbasierte Künstliche Intelligenz spezialisiert, ihre vielfach ausgezeichnete Forschung liegt an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Datenbanken und semantischen Systemen.

Erich Prem

Erich Prem

CEO eutema GmbH, Digitaler Humanismus

Dr. tech. Dr. phil. Erich Prem (MBA) ist Chefstratege und CEO der eutema GmbH. Er ist ein international renommierter Experte für Forschungs-, Technologie- und Innovationsstrategie sowie Berater der FTI-Politik. Erich Prem ist diplomierter Wirtschaftstechniker und war als Forscher am AI Lab des MIT in den USA am ÖFAI in Wien tätig. Er organisierte und leitete zahlreiche internationale FTI-Projekte und unterrichtet an der TU Wien Kreativität im Bereich Innovation und digitalen Humanismus.

Stefan Woltran

Stefan Woltran

Databases and AI

Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Stefan Woltran ist Professor für Formal Foundations of Artficial Intelligence am Institut für Logic and Computation und leitet seit 2020 den Forschungsbereich Databases and Artificial Intelligence. Seine Forschung untersucht die formalen Grundlagen logik-basierter Methoden der künstlichen Intelligenz, insbesonders in Bezug auf Komplexitätsanalyse und Algorithmus-Design. 2013 wurde er mit dem FWF START Preis ausgezeichnet und 2018 zum Fellow der European Association for Artificial Intelligence ernannt.