Vortragsreihe „What is Data Science?“

06.03.2019

Die Forschungsplattform „Data Science @ Uni Vienna“ lädt alle Interessierten herzlich zur zukünftig stattfinden Vortragsreihe „What is Data Science?“ ein. Der erste Vortrag findet am Freitag, den 8. März 2019, statt.

Die neue Forschungsplattform » Data Science @ Uni Vienna fungiert als Knotenpunkt für alle Aktivitäten rund um die Datenwissenschaft an der Universität Wien. Ihr Ziel besteht demnach darin, Forschende aus verschiedenen Bereichen zusammenzubringen, um an Lösungen für aktuelle und kommende Herausforderungen in diesem Bereich interdisziplinär zu arbeiten. Dabei konzentriert die Forschungsplattform sich auf folgende fünf Bereiche: Astronomie, Digital Humanities, Finanzen, Industrie 4.0 und Medizin.

Die zukünftig stattfindende Vortragsreihe » „What is Data Sciene?“ hat es sich daher zum Ziel gesetzt, die aktuelle Forschung zu Datenwissenschaft an der Universität Wien vorzustellen und somit noch besser publik zu machen. In einem informellen Setting kommen dabei Forschende aus unterschiedlichen Bereichen – wie etwa Sozial- und Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften, Technikwissenschaften und Rechtswissenschaften – zusammen und diskutieren ihre Forschung.

Alle Vorträge finden freitags von 12:30 bis 13:30 im Geschichte Seminarraum 1 im Hauptgebäude der Universität Wien statt. Sie sind als „bring your own lunch“ organisiert, Wasser, Saft und Kekse werden bereitgestellt.

 

Erster Vortrag:
Wann: 8. März 2019, 12:30 - 13.30 Uhr
Wo: Geschichte Seminarraum 1, Universitätsring 1, 1010 Wien
Vortragender: Mark Coeckelbergh
Titel: AI ethics and policy
» Link zur Veranstaltung

Abstract:
AI ethics is hotly debated and often attracts exotic ideas and fears about superintelligence. This talk moves away from this polarization and science fiction fantasies and instead focuses on concrete ethical issues raised by AI and related data science. It also gives an overview of some challenges for AI policy in the light of these problems.

 

Weitere Termine:
12. April: "Interactions between humans and machines in text-as-data approaches: Challenges of reliability, validity and interpretation" von Hajo Boomgaarden
03. Mai: "Learning from chemical data - opportunities and challenges" von Nuno Maulide, Philipp Marquetand und Boris Maryasin
07. Juni: "Modelling language and text data: Problems, results and challenges" von Emmerich Kelih