Digital Transformation & Artificial Intelligence 2: Markets & Companies
Niveau
1. Studienzyklus, Bachelor
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können die grundlegenden Begriffe, Methoden und Anwendungsfelder der KI erklären und kritisch reflektieren.
• können die Chancen und Risiken von KI für Unternehmen und Gesellschaft einschätzen.
• können klassische betriebswirtschaftliche Modelle und Theorien auf KI-bezogene Fragestellungen anwenden und adaptieren.
• können KI-Tools und -Frameworks im Kontext von Digitalisierung und Unternehmenspraxis einordnen und bewerten.
• analysieren konkrete KI-Anwendungen und -Projekte in Unternehmen und entwickeln Lösungsvorschläge.
• sind in der Lage, eigenständig und im Team Problemstellungen aus der Praxis mit Hilfe von KI-Methoden zu bearbeiten und die Ergebnisse adressatengerecht zu kommunizieren.
• können die grundlegenden Begriffe, Methoden und Anwendungsfelder der KI erklären und kritisch reflektieren.
• können die Chancen und Risiken von KI für Unternehmen und Gesellschaft einschätzen.
• können klassische betriebswirtschaftliche Modelle und Theorien auf KI-bezogene Fragestellungen anwenden und adaptieren.
• können KI-Tools und -Frameworks im Kontext von Digitalisierung und Unternehmenspraxis einordnen und bewerten.
• analysieren konkrete KI-Anwendungen und -Projekte in Unternehmen und entwickeln Lösungsvorschläge.
• sind in der Lage, eigenständig und im Team Problemstellungen aus der Praxis mit Hilfe von KI-Methoden zu bearbeiten und die Ergebnisse adressatengerecht zu kommunizieren.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Erfolgreiche Absolvierung der LV: Digital Transformation & Artificial Intelligence I: Basics & Tools
Lehrinhalte
• KI-Grundbegriffe, Definitionen und historische Entwicklung
• Kernkonzepte und Methoden der KI
• Anwendungsfelder von KI im Unternehmenskontext
• Ethik, Datenschutz und gesellschaftliche Auswirkungen
• KI und klassische BWL-Konzepte
• Praktische Projektarbeit und Transfer
• Kernkonzepte und Methoden der KI
• Anwendungsfelder von KI im Unternehmenskontext
• Ethik, Datenschutz und gesellschaftliche Auswirkungen
• KI und klassische BWL-Konzepte
• Praktische Projektarbeit und Transfer
Empfohlene Fachliteratur
• Russell, Stuart J.; Norvig, Peter: Artificial Intelligence – A Modern Approach; 4th Edition, Pearson, 2021
• Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron: Deep Learning; MIT Press, 2016 (Open Access als PDF)
• Kelleher, John D.: Artificial Intelligence; MIT Press Essential Knowledge Series, 2019
• Brock, Jonathan K. L.; Wangenheim, Florian; Meier, Andreas: AI in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine; Wiley, 2019
• Buxmann, Peter; Schmidt, Holger: KI – mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg; Springer Gabler, 2023
• Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron: Deep Learning; MIT Press, 2016 (Open Access als PDF)
• Kelleher, John D.: Artificial Intelligence; MIT Press Essential Knowledge Series, 2019
• Brock, Jonathan K. L.; Wangenheim, Florian; Meier, Andreas: AI in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine; Wiley, 2019
• Buxmann, Peter; Schmidt, Holger: KI – mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg; Springer Gabler, 2023
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolioprüfung
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
3
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Blended Learning
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2