Künstliche Intelligenz und Analytics
für Betriebliche Anwendungen

Die Spezialisierung "Künstliche Intelligenz und Analytics für Betriebliche Anwendungen" vermittelt aktuelle Kompetenzen in den Bereichen des Maschinenlernens und der Künstlichen Intelligenz ebenso wie der kennzahlenorientierten Unternehmensführung via Business Analytics. Dabei wird die Programmiersprache Python (aktuell beliebteste Programmiersprache) verwendet und es kommen führende Analysewerkzeuge wie Microsoft Power BI zum Einsatz.

Die Lehrveranstaltungen der Spezialisierung Betriebliche Anwendungen bestehen aus folgenden Modulen:

Künstliche Intelligenz for Business (4 SWS, 5 ECTS, SPM)

Schwerpunkt dieser Veranstaltung sind die Anwendung neuester Algorithmen des überwachten, teilüberwachten und unüberwachten Maschinenlernens (Entscheidungsbäume, Random Forests, Support-Vector-Maschinen, K-Nearest-Neighbor, K-Means Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Apriori, Neuronale Netze, Deep Learning etc.) mit der Programmiersprache Python. Besonders die Anwendung der Open Source Bibliotheken zum Machine Learning Scikit-Learn, PyTorch, Keras und TensorFlow werden erlernt.

Natural Language Processing for Business (4 SWS, 5 ECTS, SPM)

Die Studierenden erlernen die Entwicklung und Nutzung von Machine Learning/Künstlicher Intelligenz für textbasierte Anwendungen, u.a.die Analyse der häufigsten Worte und Objekte, Text-Klassifikation als Zuordnung zu Themenfeldern, Text-Zusammenfassung, Text-Übersetzung, Sentimentanalyse als auch die Erstellung von sprachbasierten Assistenten und ChatBots mit der Programmiersprache Python. Besonders die Anwendung der Open Source Bibliotheken für NLP werden erlernt: Tensorflow, NLTK und spaCy.

Business Analytics (4 SWS, 5 ECTS, VESPM)

Schwerpunkt dieser Veranstaltung ist das Corporate Performance Management und die kennzahlenorientierte Unternehmensführung auf Basis einer umfassenden (intelligenten) Informationsarchitektur (Data Warehouse) und entsprechender Informationsverfügbarkeit (Dashboards). Fundiertes Know-How im Bereich Data-Warehousing und Systemintegration wird hier auf Basis führender Softwarelösungen (Microsoft Power Excel und Microsoft Power BI) erlernt. Darüber hinaus werden Grundlagen der Nutzung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz im Businesskontext vermittelt.