Bayreuth Lectures
Die 麻豆精品 Bayreuth bietet eine neue Veranstaltungsreihe an: die Bayreuth Lectures. Sie ist Teil des neuen Konzepts des Studium Generale und richtet sich sowohl an Studierende als auch an die gesamte Hochschul枚ffentlichkeit. Die Bayreuth Lectures fokussieren aktuelle wissenschaftliche Themen aus den Bereichen Nachhaltigkeit, Wissenschaftstheorie, Digitale Welt, Gender & Diversity sowie Entrepreneurship & Innovation. Die Referentinnen und Referenten kommen auf Einladung von Bayreuther Forschenden an die Uni Bayreuth.
Kommende Termine
Hier finden Sie bald die n盲chsten Termine der Bayreuth Lectures.
Vergangene Termine
Montag, 20.01.2025: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan)
Die Lecture findet in englischer Sprache statt, die anschlie脽ende Diskussion kann aber gerne auch auf Deutsch gef眉hrt werden.
"Challenges and Opportunities in Human-AI Collaboration"
is an incoming assistant professor of responsible and explainable AI at the University of Groningen, Netherlands. His research focuses on how artificial intelligence can鈥攁nd cannot鈥攈elp humans make better and fairer decisions.
Human-AI collaboration seeks to combine the unique strengths of both humans and artificial intelligence, while mitigating their individual limitations. Typically, this involves AI systems providing decision recommendations, with humans retaining the ability to override them. A central goal is to ensure appropriate reliance, meaning that humans should only override AI recommendations when they are incorrect. However, existing research indicates that achieving this is difficult. In this talk, I will share findings from a large study on the effectiveness of popular explainable AI techniques designed to foster appropriate reliance. I will show that, in some cases, explainable AI can unintentionally influence human decision-making in ways that hinder appropriate reliance. Drawing from these results, I will discuss the current challenges in human-AI collaboration and explore potential strategies to address them.
Organisator:
Montag, 17.06.2024: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan)
"Intersektionalit盲t als kritische Analysekategorie und Intervention"
Peggy Piesche ist eine afrodeutsche Literaturwissenschaftlerin und Mitbegr眉nderin von . Sie arbeitet als Referatsleiterin bei der Bundeszentrale f眉r politische Bildung.
In ihrem Vortrag spricht Peggy Piesche 眉ber Intersektionalit盲t als Prisma und Methode, die den Blick auf die komplexe Wechselwirkung von Rassismus, Sexismus und Klassismus richtet. Intersektionalit盲t ist dabei eine Analysekategorie, aber auch eine Intervention, die gesellschaftliche Prozesse nicht nur betrachtet, sondern auch zu gestalten sucht. Was dies f眉r wissenschaftliche Fragestellungen und berufliche Praxen anzubieten vermag, wird Peggy Piesche in Ihrem Vortrag diskutieren.
Organisatorinnen: und
Donnerstag 06.06.2024: 19:00 bis 20:30 Uhr | Ort: 麻豆精品 Bayreuth H 36, NWIII (zum Campusplan)
: "Windenergie 鈥 aktiv gestaltende B眉rgerbeteiligung und Landschaft" und : "Erneuerbare Energien im l盲ndlichen Raum 鈥 Handlungsspielraum f眉r Kommunen"
Die Energiewende ist ein entscheidender Hebel auf dem Weg zur Klimaneutralit盲t. Bei der Umsetzung gibt es aber durchaus noch Herausforderungen. S枚ren Sch枚bel-Rutschmann besch盲ftigt sich als Architekt mit regionalen Freiraumstrukturen und insbesondere mit der Ver盲nderung von Landschaft durch Windenergieanlagen. B眉rgerbeteiligung spielt eine entscheidende Rolle, wenn Windkraftprojekte realisiert werden sollen. Petra Hutner blickt im zweiten Teil der Veranstaltung auf erneuerbare Energien im l盲ndlichen Raum. Die M枚glichkeiten und Herausforderungen f眉r Kommunen eine nachhaltige Energieversorgung zu gew盲hrleisten, stehen dabei im Fokus.
Im Anschluss gibt es eine Diskussion sowie die M枚glichkeit sich zu vernetzen. Die Vortr盲ge sind zugleich der Auftakt des diesj盲hrigen , das vom forum1.5 an der 麻豆精品 Bayreuth organisiert wird.
Organisator:
Montag, 22.04.2024: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan), englischer Vortrag, anschlie脽ende Diskussion in deutscher und englischer Sprache
"Explainable AI with Large Language Models: opportunities, challenges and risks"
Alberto Termine is a fixed-term research fellow (collaboratore scientifico) in machine learning at Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence in Lugano, Switzerland.
Artificial intelligence systems based on machine learning algorithms (ML models) are often presented as black boxes, which means that it is difficult for users to understand how and why they produce their outcomes. In literature, this is usually referred to as the black box problem. Resolving this problem constitutes the fundamental objective of the recently-born research programme of Explainable Artificial Intelligence (XAI). One major challenge in XAI involves formulating explanations of ML models' reasoning and outcomes that are understandable to users with limited expertise in AI and related fields. This challenge requires the development of XAI tools that can scrutinise the complex low-level and sub-symbolic inferences executed by an ML model and translate them into natural language explanations that non-expert users can easily read and grasp. Next-generation large language models (LLMs), in particular chatbots based on generative pre-trained transformers, e.g., OpenAI ChatGPT, seem to be particularly suitable for this task.
These models can be easily trained to recognize inferences made by black-box AI systems and explain them via natural language texts that are easily comprehensible to users. The quality of these explanations might also be improved through reinforcement learning mechanisms that leverage users鈥 feedback. However, the use of LLMs as XAI tools introduces unexpected risks and presents us with new challenges. Unlike conventional XAI techniques, LLMs themselves are equally, if not more, opaque than the ML models they should explain. This raises an additional 鈥渕eta鈥 black-box problem: how can one places trust in an explanation provided by an LLM-based XAI tool if one does not understand how this explanation has been generated?
In his lecture, Alberto Termine will explore more in-depth the challenges and risks raised by the use of LLMs for XAI purposes. He will particularly focus on the phenomenon of hallucination, i.e., the tendency of LLMs to produce explanations that seem reliable but, in reality, include a plethora of false and potentially misleading information. He will contend that hallucination severely undermines the reliability of LLMs as XAI tools, and that addressing this issue constitutes the primary challenge in the development of safe, fair, and trustworthy LLM-based XAI systems.
Organisatoren: und
Montag, 06.11.2023: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan)
鈥濶achhaltige Produktinnovationen, und Gesch盲ftsmodelle鈥
骋谤眉苍诲别谤颈苍 Romy Lindenberg von
Wie entwickelt man erfolgreich ein eigenes Produkt von der Idee bis zur Patentierung und zum Markteintritt? Wie 眉berzeugt man in der 鈥濰枚hle der L枚wen鈥 Investoren? Wie kann sich ein nachhaltiges Startup gegen眉ber globalen Konzernen behaupten? Wie meistert man Herausforderungen im Alltag als Gr眉nder*in? Diese Fragen werden wir gemeinsam mit 骋谤眉苍诲别谤颈苍 Romy Lindenberg von Shavent diskutieren und herausfinden, wie sie einen plastikfreien Rasierer ohne Wechselklingeln entwickeln und patentieren konnte, wie sie prominente Investoren gewinnen konnte und wie man mit den Erfolgen und Herausforderungen einer Unternehmensgr眉ndung umgeht.
Organisatoren: und
Montag, 12. Juni 2023: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan)
鈥濫nkelf盲hige Zukunft? Wie zwei Gr眉nder*innen mit Urnen und Storytelling nachhaltig wirtschaften und wirken.鈥
Kristina Steinhauf von und Philipp Exler von
Philipp Exler (Ko-Gr眉nder von forstory) und Kristina Steinhauf (Ko-骋谤眉苍诲别谤颈苍 von urnfold) werden 眉ber ihre Erfahrungen in der Gr眉ndung berichten und wie sie dabei mit sozialen und 枚kologischen Herausforderungen umgehen. Philipp Exler wird dar眉ber berichten wie forstory Filme erschafft, die vermitteln wie Organisationen eine zukunftsf盲hige Welt gestalten. Kristina Steinhauf wird davon erz盲hlen, wie sie mit ihrer Ko-骋谤眉苍诲别谤颈苍 dazugekommen ist, den Markt der Bestattung umzukrempeln und nachhaltige sowie individuelle Urnen erschafft. Im Anschluss gibt es eine Diskussionsrunde und die M枚glichkeit, sich mit den 骋谤眉苍诲别谤颈苍nen und Gr眉ndern sowie anderen Akteurinnen und Akteuren zu vernetzen. Freigetr盲nke und Snacks sind inklusive, solange der Vorrat reicht. Die Anmeldung ist unter 尘枚驳濒颈肠丑.
Organisatorinnen: und
Montag, 15. Mai 2023: 18 bis 20 Uhr | Ort: Uni Bayreuth, H枚rsaal 15, NW I (zum Campusplan)
"Dynamiken Sozialer Medien und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen"
, Professur f眉r Computational Social Science and Big Data, Technische 麻豆精品 M眉nchen
T盲glich verwenden weltweit Milliarden Menschen soziale Medien, um sich mit Informationen zu versorgen und sich mit anderen Menschen zu vernetzen und auszutauschen. Gleichzeitig mehren sich aber die Anzeichen, dass diese Systeme auch negative Dynamiken hervorbringen und Fake News, Polarisierung und die Verbreitung von Hassnachrichten pr盲gen die Auseinandersetzung auf Sozialen Plattformen. In diesem Vortrag werden wir die sozio-technischen Grundlagen von Dynamiken in sozialen Netzwerken er枚rtern und m枚gliche L枚sungsans盲tze diskutieren, um deren negative Auswirkungen zu limitieren.
Organisator:
Studium Generale 鈥媋n der Uni Bayreuth
脺ber den eigenen fachlichen Bereich hinausblicken: Dieses Ziel verfolgt die 麻豆精品 Bayreuth mit ihrem Konzept des Studium Generale. Die Studierenden sollen ihre Allgemeinbildung erweitern, interdisziplin盲r arbeiten, vielf盲ltige Einblicke au脽erhalb ihres Fachbereichs erhalten und berufsrelevante F盲higkeiten au脽erhalb des regul盲ren Studienprogramms gewinnen. Das Studium Generale richtet sich sowohl an Bachelor- als auch Master-Studierende. Es setzt sich aus drei Modulbereichen zusammen und die Studierenden k枚nnen Leistungspunkte erwerben.
Modulbereich A (5 ECTS): A.1 Bayreuth Lectures + A.2 Begleitformat
Modulbereich B (5 ECTS): Begleitseminar
Modulbereich C (5 ECTS): Lehrveranstaltung zum Themenbereich