Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki

Stellvertretende Leitung Applied Machine Intelligence Research Group

Schwerpunktverantwortliche Augmented Intelligence bei SocietyByte

Diversitybeauftragte Fachbereich Informatik

Dozierendenvertreterin Departement TI

Institute for Data Applications and Security IDAS

Lehre im Bachelorstudiengang Informatik (insbesondere Vertiefung Data Engineering)

Fairness and Diversity

AI for Social Good

Natural Language Processing

Augmented Intelligence

Digital Ethics

Data Engineering

Smart Applications

Applying digital methods to social and community challenges

Developing metrics to measure fairness and inclusion in data

Wondering about ethical questions in machine learning and artificial intelligence

Discussing the relationship between human and machine in the context of augmented intelligence

Exploring the data footprint of the digital society

Glauser, C., L. Schmid and M. Kurpicz-Briki, "Identifying the Public Interest in COVID-19 Contact Tracing Apps in Switzerland Based on Online Search Behavior", ICEGOV 2020: Proceedings of the 13th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance, Athens, Greece, 09/2020.

Kurpicz-Briki, M. "Cultural Differences in Bias? Origin and Gender Bias in Pre-Trained German and French Word Embeddings", 5th SwissText & 16th KONVENS Joint Conference 2020, Zurich, Switzerland, 06/2020.

Kurpicz, M., A-C. Orgerie, And A. Sobe, "How much does a VM cost? Energy-proportional Accounting in VM-based Environments", 24th International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP 2016), 02/2016.

Palomar, O., Rethinagiri, S., Yalcin, G., Titos-Gil, R., Prieto, P., Torrella, E., ...& Hayduk, Y. (2016, March). "Energy minimization at all layers of the data center: The ParaDIME project". In 2016 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE) (pp. 684-689). IEEE.

Colmant, M., M. Kurpicz, P. Felber, L. Huertas, R. Rouvoy, And A. Sobe, "Process-level Power Estimation in VM-based Systems", EuroSYS, Bordeaux, France, ACM, 04/2015.

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Colmant, M., Rouvoy, R., Kurpicz, M., Sobe, A., Felber, P., & Seinturier, L. (2018). "The next 700 CPU power models". Journal of Systems and Software, 144, 382-396.

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Kurpicz-Briki, M. "Towards a Fairness Score for Machine Learning Training Data". Poster Session, AMLD 2020, Lausanne, Switzerland, 01/2020.

Kurpicz-Briki, M., S. Diestelhorst, And P. Felber. "Impact of Mobile Applications on Battery Life: Power Characterization and Mitigation Measures".Technical report, outcome of a HiPEAC internship grant with ARM Research in Cambridge, UK, 2016.

Colmant, M., M. Kurpicz, P. Felber, L. Huertas, R. Rouvoy, And A. Sobe, "BitWatts: A Process-level Power Monitoring Middleware", Middleware 2014 Poster/Demos, Bordeaux, France, ACM, 12/2014.

Kurpicz, M., M. Colmant, L. Huertas, A. Sobe, P. Felber et R. Rouvoy, "Est-ce que ton application dans le nuage est économe en énergie? Estimation de la puissance par processus dans des systèmes virtualisés", ComPAS’2014 poster session, Neuchâtel, Switzerland, 04/2014.

Diskriminierung durch künstliche Intelligenz - wie kommt es dazu? - Artikel in Die Wirtschaftsfrau, 06/2021

Ist Augmented Intelligence die KI der Zukunft? - Artikel in SocietyByte, 04/2021

"Innovative Technologien - Chance oder Risiko", Vortrag am BFH Event "Gefährliche Mathematik? Chancen und Risiken einer algorithmisierten Welt" 03/2021

Burnouts digital erkennen, Spirit Biel/Bienne, 03/2021

Vorurteile in künstlicher Intelligenz - Interview für SRF Forward, 12/2020

KI wird die Gesellschaft verändern - im Gespräch mit Technik&Wissen, 10/2020

"Wenn die Künstliche Intelligenz denkt, dass er die Vernunft und sie das Gefühl hat" - Gastbeitrag im Blog von Witty Works GmbH, 09/2020

Interview im Bieler Tagblatt, 09/2020

Stereotypen in vortrainierten Sprachmodellen - Beitrag bei SocietyByte, 08/2020

The Digital Ethics - Fairness in Machine Learning - Meetup Talk, 04/2020

Technische Möglichkeiten zur automatisierten Diskriminierungserkennung in Texten - Fachbeitrag im Rassismusbericht 2019 der GRA Stiftung und der Gesellschaft für Minderheiten Schweiz (GMS), 03/2020

Fairness in der digitalen Gesellschaft - Talk an der Shift 2020, 02/2020

Towards a Fairness Score for Machine Learning Training Data - Talk at the Applied Machine Learning Days 2020 - AI&NLP Track, 01/2020

Wie energieeffizient ist deine Cloud Anwendung? - Vortrag am 4. Cloud Native Bern Meetup, 09/2019