UI - konec izobraževanja in demokracije?
-
Začetek :
16.06.2026 , 18:00 - 19:40 -
Vodja tečaja :
Manfred Rießer
-
Pristojbina za tečaj :
€ 15,00 AK100 -
VHS Mittelkärnten, soba 1
Hauptplatz 27a
9300 St. Veit/Glan -
Številka tečaja:
26F3119158 -
Učne enote:
1x2 UE
Prinesite s seboj / informacije:
Če je na voljo: lastne izkušnje s temo "umetne inteligence" v vsakdanjem življenju Lokacija tečaja VHS Mittelkärnten: Hauptplatz 27a, 9300 St.
Umetna inteligenca že oblikuje naše vsakdanje življenje - pogosto neopazno, včasih impresivno, včasih moteče. Toda kaj ta hiter razvoj pomeni za našo družbo, izobraževanje, demokratične procese in naše razumevanje znanja?
Na tem tečaju bodo udeleženci kritično preučili kompleks vprašanj, povezanih z umetno inteligenco. Poudarek ni na tehničnem usposabljanju, temveč na širokem in razumljivem pregledu ključnih vprašanj:
Kakšne možnosti odpira umetna inteligenca za učenje, sodelovanje in skupno delovanje?
Kje se pojavljajo tveganja - na primer pri oblikovanju mnenj, preglednosti ali socialni pravičnosti?
Kako se spreminja naše razumevanje dejstev, znanja in resnice?
In kaj pomeni za nas kot družbo, če so stroji vse bolj vključeni v odločanje?
Tečaj ponuja prostor za razpravo in spraševanje. Obravnavani so vidiki, kot je "Kaj je dobra spodbuda?", vendar niso v ospredju - služijo bolj kot uvod v razumevanje mehanizmov in omejitev sedanjih sistemov umetne inteligence.
Na tem tečaju bodo udeleženci kritično preučili kompleks vprašanj, povezanih z umetno inteligenco. Poudarek ni na tehničnem usposabljanju, temveč na širokem in razumljivem pregledu ključnih vprašanj:
Kakšne možnosti odpira umetna inteligenca za učenje, sodelovanje in skupno delovanje?
Kje se pojavljajo tveganja - na primer pri oblikovanju mnenj, preglednosti ali socialni pravičnosti?
Kako se spreminja naše razumevanje dejstev, znanja in resnice?
In kaj pomeni za nas kot družbo, če so stroji vse bolj vključeni v odločanje?
Tečaj ponuja prostor za razpravo in spraševanje. Obravnavani so vidiki, kot je "Kaj je dobra spodbuda?", vendar niso v ospredju - služijo bolj kot uvod v razumevanje mehanizmov in omejitev sedanjih sistemov umetne inteligence.