Virtuelle „KI Lecture“ der LMU am 16. November 2021

Ohne großes Aufsehen haben KI-Anwendungen in vielen Bereichen des öffentlichen Lebens Einzug gehalten. Systeme auf Basis von selbstlernenden Algorithmen prüfen Bewerbungs-Dokumente in Unternehmen sowie öffentlichen Institutionen und sorgen in GPS-Navigationssystemen dafür, dass Verkehrsteilnehmer schnell ans Ziel kommen. Treibstoff für diese Anwendungen sind riesige Datenmengen, die jedoch nicht immer verlässlich, oft unvollständig und selten frei verfügbar sind. Algorithmen laufen deswegen Gefahr, gesellschaftliche Gruppen ungleich zu repräsentieren.

Mit dieser dringenden Problematik setzen sich die „KI Lectures“ der LMU auseinander. Gerne laden wir Sie zur nächsten virtuellen Veranstaltung ein:

Prof. Dr. Frauke Kreuter

„Wer entscheidet, was zählt? KI und Big Data: Anwendungen in wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Forschung“

Dienstag, 16. November 2021

18:15 – 19:45 Uhr

Anmeldung unter: https://lmu-munich.zoom.us/webinar/register/WN_4ilDiembQOm66CkLqP3Bkg

Über eine Chat-Funktion werden Teilnehmerinnen und Teilnehmer die Möglichkeit haben, eigene Fragen zu stellen.

In ihrer „KI Lecture“ skizziert Prof. Dr. Frauke Kreuter, Inhaberin des Lehrstuhls für Statistik und Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften, aktuelle Entwicklungen bei der Nutzung von KI und Big Data in der Wirtschafts- und Sozialforschung. Sie erläutert, welche Fallstricke es bei der Anwendung gibt und wie die Scientific Community Fragen von Ethik und Privatsphäre in den Griff bekommen kann, ohne auf Reproduzierbarkeit und Nachnutzung von Daten verzichten zu müssen.

Der Vortrag findet im Rahmen der achtteiligen virtuellen „KI Lectures“ statt, in denen Forscherinnen und Forscher der LMU aus unterschiedlichen Fachdisziplinen die vielfältigen Facetten von Künstlicher Intelligenz, ihre Auswirkungen und Anwendungsmöglichkeiten in der Breite der Wissenschaften beleuchten.

Weitere Informationen über diese Veranstaltung und die gesamte Reihe finden Sie hier: www.lmu.de/ki-lectures