 |
| 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.
|
| Quellcurriculum |
Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2025W |
| Lernergebnisse |
Kompetenzen |
| Die Studierenden sind in der Lage, Fertigkeiten und Kenntnisse zu symbolischen und nicht-symbolischen Methoden der Artificial Intelligence (AI), die in den Modulen Data Mining, Semantic Artificial Intelligence, Machine Learning, Probabilistic Models, sowie Deep Learning and Neural Nets erworben wurden, in betrieblichen Fallstudien zur Entwicklung AI-basierter Systeme in verschiedenen betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen (Marketing, Finance & Accounting, Produktion & Logistik, Human Resources) österreichischer und internationaler Unternehmen einzusetzen.
|
|
| Fertigkeiten |
Kenntnisse |
- LO2: Die Studierenden können als Teil eines interdisziplinären Teams ein AI-basierten System für die Lösung eines praxisorientierten Problems mitentwickeln (K5).
- LO3: Sie können eine Anforderungsdefinition für ein AI-basiertes System in Abstimmung mit Stakeholdern erstellen (K4).
- LO4: Sie können Domänenwissen und technisches Know-How für die Entwicklung eines AI-basierten Systems in einem bestimmten Anwendungsfall selbständig erarbeiten (K5).
- LO5: Sie können Teillösungen für AI-basierte Systeme entwerfen und arbeitsteilig entwickeln (K5).
|
LO1: Analyse, Entwurf, Implementierung, Einführung und/oder Evaluierung AI-basierter Systeme im Rahmen eines praktischen Projekts unter Verwendung symbolischer und nicht-symbolischer Methoden der AI in Zusammenspiel mit betriebswirtschaftlichen, technischen und sozialwissenschaftlichen Ansätzen und unter Berücksichtigung wichtiger Rahmenbedingungen wie Rechtsnormen und Rechtsprechung; Methoden und Werkzeuge für die Abwicklung von Projekten zur Entwicklung AI-basierter Systeme
|
|
| 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.
|
| Abhaltungssprache |
deutsch/englisch |
| Lehrinhalte wechselnd? |
Ja |
| Sonstige Informationen |
Diese Lehrveranstaltung darf nur bei Absolvierung des Studienschwerpunkts "Artificial Intelligence in Business" gewählt werden.
|
|
