code.talks

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Oktober 2021
MODIMIDOFRSASO
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Die code.talks, „Deutschlands größtes Klassentreffen der Entwicklerszene“, bietet mit über 100 Talks von mehr als 130 nationalen und internationalen Speakern aus 14 Themenfeldern ein vielfältiges Programm rund um die neuesten Innovationen und globalen Trends der Tech-Szene.

Ziel der Konferenz ist es, den eigenen Horizont zu erweitern und über die gewohnten Programmier-Kosmos hinauszublicken. Die code.talks lebt von vielfältigen & fesselnden Themen rund um die Web-Entwicklung. Pioniere und Visionäre werden dabei unterstützt, ihre Ideen zu teilen und andere zu inspirieren. Über die Leidenschaft zum Coden sollen IT-Begeisterte in einem lockeren Rahmen zusammengebracht werden.

Stefanie Stoppel und Dr. Florian Wilhelm sind für inovex mit zwei spannenden Talks dabei.

Stefanie Stoppel spricht über „The Myth of Neutrality: How AI is widening social divides“:

Ziel des Vortrags ist es, zu beleuchten, wie Algorithmen diskriminierend werden, wie schwierig es ist, „faire und verantwortungsvolle“ KI zu bauen und was wir tun sollten, um zu verhindern, dass solche Systeme bestehende Ungerechtigkeiten zu untermauern.

Algorithmische Diskriminierung ist etwas ganz anderes als Diskriminierung durch Menschen: Man kann nicht mit den Algorithmen diskutieren und aufgrund ihrer inhärenten Skalierbarkeit wird man möglicherweise überall mit ihnen konfrontiert.
Wir erwarten oft, dass KI-Technologie neutral ist, aber das ist sie bei weitem nicht. Der Grund dafür ist, dass wir – vor allem, wenn wir uns dessen nicht bewusst sind – bestehende Stereotypen in diese Systeme übertragen, und zwar durch unsere aktuellen Praktiken der Datenerfassung, unsere Entwicklungsprozesse und durch die Art und Weise, wie wir diese Technologien innerhalb unserer Gesellschaften anwenden.

In seinem Talk „Forget about AI and do mathematical modeling instead!“ fragt sich Dr. Florian Wilhelm, was eigentlich hinter dem – heutzutage allgegenwärtigen – Begriff der künstlichen Intelligenz steckt.

Er wirft einen Blick hinter die Kulissen der KI und zeigt, was eigentlich passiert, wenn man spannenden Anwendungsfälle intelligent löst. Anhand einiger praktischer Beispiele seiner Projektarbeit im Bereich Data Science zeigt er, wie wichtig die mathematische Modellierung und das Verständnis der Daten sind, um Anwendungsfälle zu lösen. Je mehr man davon versteht, desto weniger ist es künstliche Intelligenz.

 

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