SQUARE unterstützt das Lernen von Jung bis Alt an der Universität St.Gallen durch innovative Events und Formate. Die Intendanz kuratiert ein Programm, das neue Perspektiven und Themen verknüpft und mit verschiedenen Akteuren vernetzt, um anspruchsvolle Events zu schaffen.
Computer Science Insights @HSG Series - School of Computer Science
The CSI St. Gallen Talks are a compelling series of bi-weekly sessions hosted by the University of St. Gallen's School of Computer Science. Designed to foster discussion and exchange on a variety of computer science themes, these events feature 45-minute presentations by speakers from academia, industry, and policy sectors, followed by a 15-30 minute Q&A and concluding with light refreshments. The 2024 program promises a diverse array of topics including artificial intelligence, data science, human-computer interaction, and cybersecurity, showcasing ongoing research and practical insights. Held at SQUARE, these talks offer a rich platform for learning, discussion, and networking among computer science professionals and enthusiasts.
Die Schweiz gibt ca. 12% ihres BIP für das Gesundheitswesen aus und mehr als 300'000 Personen sind darin direkt beschäftigt. Dies zeigt eindrücklich, dass der Gesundheitssektor einen der wichtigsten Zweige der Schweizer Volkswirtschaft darstellt. Gleichzeitig unterliegt dieser Sektor einem stetigen Wandel: Technologische, institutionelle und prozessuale Innovationen sind kontinuierliche Begleiter der Akteure im Gesundheitswesen. Diese zu antizipieren und zu begleiten sind Chance und Herausforderung gleichermassen.
Das SanktGaller Gesundheitsforum begleitet diesen Prozess schlaglichtartig mit ausgewählten Themen aus unterschiedlichen Domänen und regt damit zum gemeinsamen Austausch an.
Ausgebucht: Unplugged Special – Brownbag Lunch mit Verena Pausder
«Unplugged» bietet eine einzigartige Gelegenheit, Verena Pausder persönlich bei einem informellen und sehr persönlichen „Kamingespräch“ kennenzulernen. Wie hat sie eine Karriere als einflussreiche Unternehmerin aufgebaut? Wie hat sie die Geschlechterungleichheit im Venture-Business wahrgenommen? Warum hat sie sich für den Bildungssektor in ihrer Arbeit entschieden? Warum war sie daran interessiert, in einen Frauenfussballclub zu investieren? etc. Die Teilnehmenden können Verena solche Fragen stellen und während eines Brownbag-Lunchs direkt mit ihr ins Gespräch kommen.
Are you aiming for a career with positive impact for you, people and planet?
Are you wondering whether this impact is better achieved as an intrapreneur
or entrepreneur? Delve into the dynamic interplay between start-ups and multinationals!
You'll explore how sustainability challenges pave the way for new career
avenues and discover the vital mindsets and skills essential for success.
IBT Research Talk Series with Prof. Dr. Noah Castelo: New Perspectives on Algorithm Aversion
Algorithm aversion is an increasingly well-studied phenomenon in which consumers prefer to rely on humans rather than algorithms for a variety of tasks. Explanations for this phenomenon typically involve consumers’ beliefs that algorithms cannot perform the tasks in question as effectively as humans can. However, as artificial intelligence continues to improve and increasingly surpasses human-level performance, such performance-related concerns may become less relevant. Indeed, across a series of papers, Prof. Dr. Noah Castelo finds that algorithm aversion persists but is rooted in a new set of concerns, notably consumers’ beliefs that algorithms can create or exacerbate socioeconomic problems.
HSG Ethnography Talks SPRING 2024: Ethnographic Research in (Big) Data
This session will explore the meaning and the role of (big) data through two ethnographic projects. Drawing on different fieldwork settings, both talks explore some common threads and reflect on the following questions, in the attempt to start moving from ethnography to theory: What functions do data perform and for whom? What is the role of data for control and for care? What value do data hold and who benefits from data? How /why should we trust data (or who can trust what data)?