Current Courses
This page intends to present an overview about current courses, that are provided by the Junior Chair of Business Information Systems, esp. AI-based Application Systems.
Courses of WS24/25
 | WiSe24/25 - "Advanced AI-based Application Systems (AIBAS)" Description: This advanced course deepens the understanding of the impact of Artificial Intelligence (AI) and other intelligent devices on the collection, analysis, processing and use of data in novel application systems. These changes are shaping the relationship between organizations and end users at strategic, tactical and operational levels, especially in the context of commercial activities. The main objective of this course is to provide students with a comprehensive understanding of the technologies, concepts, methods, approaches and tools that lie within the data science, business analytics and AI context. Areas of focus include the following. First, an in-depth statistical study of the impact of AI at different levels, including individual users, companies, industries and economies in data-driven contexts. Second, the analysis of data science and machine learning techniques, especially neural networks, as well as big data techniques and the infrastructure of AI-enabled operating systems, system networks and organizations. Third, use and discussion of analytics frameworks (e.g. Python-based) and parallelization frameworks (e.g. TensorFlow, PyBrain, Spark) as well as expected strategies of leading companies in the virtual world such as Apple, Google, Facebook and Amazon as well as start-ups related to AI. Fourth, ethical issues will be addressed and emerging business models and their impact on the physical world will be examined. The course aims not only to impart knowledge and analytical skills, but also to develop judgment and design skills at all levels of sustainable management as well as software implementation. Students should be enabled to realize and design AI-based application systems in the field of business informatics as well as their exploration in a statistical experiment setting. Assessment: Assessment is based on a written exam on the topics of the lecture. Students are expected to present their findings and reflections in the form of presentations and written work. Format: Lecture and Exercise Requirements: Basic knowledge of artificial intelligence and modeling of AI-based application systems is essential - as it is provided by KIBAS course. Schedule: Course offering: Wintersemester 2024/25 Target group: Teilnehmer nachfolgender Master-Studiengänge... Crediting: 4 SWS / 9LP in the following Modules. Language: English Lecturer: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | WiSe24/25 - "Nachhaltigkeit in KI-basierten Anwendungen" Beschreibung: Das Seminar widmet sich der Untersuchung und Diskussion von Nachhaltigkeitsaspekten im Kontext von künstlicher Intelligenz (KI) und deren Anwendungen. Angesichts der wachsenden Bedeutung von KI in verschiedenen Bereichen ist es entscheidend, die Auswirkungen dieser Technologie auf Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft zu verstehen und nachhaltige Lösungsansätze zu entwickeln. Das Seminar wird sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen behandeln. Bewertung: Die Teilnehmer werden in Form von Seminararbeiten die Möglichkeit haben, konkrete Lösungsansätze für nachhaltige KI-Anwendungen zu entwickeln und zu präsentieren. Es wird erwartet, dass die Teilnehmer angewendete Lösungsansätze in Unternehmen und Institutionen analysieren, Entwicklungspotenziale für Projektpartner in aufbauenden EuE-Projekten erkennen sowie Ergebnisse in Form einer ausgearbeiteten Veröffentlichung (Konferenzbeitrag, Repository, Homepage, Youtube-Beitrag, Projektbericht und Präsentation) darstellen. Format: Seminar Voraussetzungen: Grundkenntnisse in künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Zeitplan: wöchentliche Seminar-Einheiten, Donnerstag, 3.06.S26, 16-18 o'clock, start at 17.10.2024 - 06.02.2025. Kursangebot: Wintersemester 2024/25 Hauptzielgruppe: Das Seminar richtet sich an Studierende mit Interesse an den Schnittstellen von KI und Nachhaltigkeit sowie an Fachleute und Entscheidungsträger, die sich mit der Integration von Nachhaltigkeitsprinzipien in KI-Projekte befassen möchten. Insbesondere werden Teilnehmer nachfolgender Studiengänge angesprochen... Anrechnung: 6LP in nachfolgenden Modulen: Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | WiSe24/25 - Studierendenprojekt zur Anwendung und Analyse KI-basierter Anwendungssysteme (AuA-Projekt) Beschreibung: Im Projektseminar werden kleine Gruppen gebildet, die mit regionalen Institutionen und Unternehmen oder in Forschungsprojekten zusammenarbeiten, um praxis- und forschungsrelevante Fragestellungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu untersuchen. Das Ziel besteht darin, auf Grundlage einer Analyse der aktuellen Situation ein Konzept für die integrierte Gestaltung von KI-basierten Anwendungssystemen zu entwickeln und diese in die Anwendung zu bringen. Das A&A-Projekt ist eine Lehrveranstaltung, in der Studierende in Teams direkt mit Kunden- oder Forschungsprojekten im Bereich KI arbeiten. Die Projekt- und Forschungspartner können regionale oder internationale Unternehmen, gemeinnützige Organisationen oder interne Einheiten der Universität sein. Die Themen variieren stark je nach Partner. Bewertung: Es wird erwartet, dass die Teilnehmer angewendete Lösungsansätze in Unternehmen und Institutionen analysieren, Entwicklungspotenziale für Projektpartner in aufbauenden EuE-Projekten erkennen sowie Ergebnisse in Form einer ausgearbeiteten Veröffentlichung (Konferenzbeitrag, Repository, Homepage, Youtube-Beitrag, Projektbericht und Präsentation) darstellen. Format: Studierendenprojekt Zeitplan: wöchentliche Projekttreffen, Montag, 3.06.S12, 08-10Uhr, Start am 14.10.2024 bis 03.02.2025. Kursangebot: Wintersemester 2024/25. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Bachelor- und Master-Studiengänge... Anrechnung: Das Seminar bzw. Projekt ist offen für Master Studierende. Dabei erhalten die Master-Studierende (WI+Digitale Transformation) 12 LP. Das entspricht einer Gesamtarbeitszeit von 360 Stunden über das Semester verteilt. Es wird demnach eine Arbeitszeit von durchschnittlich 24 Stunden pro Semesterwoche für die Projektarbeit erwartet. Ggf. weitere Anrechnungsmöglichkeiten – bitte sprechen Sie den Dozenten und Ihre Studienfachberatung an. Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | WiSe24/25 - KI-Kolloquium Beschreibung: Im Rahmen des Forschungskolloquiums präsentieren Absolventen des Bachelor- und Masterstudiums sowie Doktoranden der Juniorprofessur sowie weiterer Lehrstühle aktuelle Forschungsthemen in einem etwa 20-minütigen Vortrag. Anschließend folgt eine wissenschaftliche Diskussion der Präsentation, die ungefähr 10 Minuten dauert. Die Zuhörerschaft des Forschungskolloquiums besteht hauptsächlich aus Ihren Studierenden und Wissenschaftlern. Diese sind bereits mit der vorhandenen Literatur, den wesentlichen Definitionen und Standardwerken in ihren Fachgebieten vertraut. Daher sollten Sie sich in Ihrem Vortrag auf die spezifischen Aspekte des Themas konzentrieren, die Sie bearbeitet haben. Bewertung: Eine wichtige Bewertungsgrundlage bildet die Darstellung der angewendeten Forschungsmethoden sowie die Präsentation der erzielten Ergebnisse. Des Weiteren trägt die Einordnung Ihrer Ergebnisse in den Kontext des untersuchten Forschungsgebiets zu einer herausragenden Leistung bei. Format: Kolloqium Voraussetzungen: Für die Teilnahme an dieser Veranstaltung ist die Anfertigung einer wissenschaftlichen Arbeit (z.B. Abschlussarbeit) erforderlich. Zeitplan: Das Forschungskolloquium findet jedes Semester zu festen Enzelterminen statt (immer Freitags). Studierende vereinbaren einen der festgelegten Termine mit ihrem individuellen Betreuer. Kursangebot: Wintersemester 2024/25. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Bachelor- und Master Studiengänge: Anrechnung: entsprechend der jeweiligen Studienordnung Sprache: Deutsch und Englisch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum |