| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
Erwartete Vorkenntnisse: Data Mining, Semantic Artificial Intelligence, Machine Learning: Supervised Techniques, Machine Learning: Unsupervised Techniques, Deep Learning and Neural Nets I, Probabilistic Models.
Hinweis: Diese Lehrveranstaltung darf nur bei Absolvierung des Studienschwerpunkts "Artificial Intelligence in Business" gewählt werden.
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| Quellcurriculum |
Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2023W |
| Ziele |
Die Studierenden kennen praktische Anwendungen symbolischer und nicht-symbolischer Methoden der Artificial Intelligence in verschiedenen betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen (Marketing, Finance & Accounting, Produktion & Logistik, Human Resources) österreichischer und internationaler Unternehmen.
Sie sind in der Lage, die in den Modulen Data Mining, Semantic Artificial Intelligence, Machine Learning, Probabilistic Models, sowie Deep Learning and Neural Nets erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in betrieblichen Fallstudien zur Entwicklung AI-basierter Systeme einzusetzen.
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| Lehrinhalte |
Fallstudien zum praktischen Einsatz von Methoden der Artificial Intelligence (AI) in betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen;
Praktische Anwendung von AI-Methoden und AI-Werkzeugen im Rahmen eines der Praxissituation entsprechenden IT-Projektes. Die konkreten Projektinnhalte (Projektausrichtung und
-art) variieren.
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| Beurteilungskriterien |
Die Lehrveranstaltung hat immanenten Prüfungscharakter. Beurteilungsgrundlage sind die Intensität und Professionalität der Mitarbeit, sowie die erzielten Ergebnisse. Die Benotung erfolgt aufgrund des Projektergebnisses und des schriftlichen Projektberichts sowie der laufenden Präsentationen von Zwischen- und Endergebnissen.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Ja |
| Sonstige Informationen |
Diese Lehrveranstaltung darf nur bei Absolvierung des Studienschwerpunkts "Artificial Intelligence in Business" gewählt werden.
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