Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

Funktionen:

• Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
• Studienfachberatung Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
• Professor Innovation und Entrepreneurship (IUE)
• Professor Smart Energy Systems (SES)
• Koordinator der Fakultät Wirtschaft Zentrum für angewandte KI und Transfer (AN[ki]T)

Lehrgebiete:

• Angewandte Künstliche Intelligenz
• Digitale Geschäftsprozesse
• Digitale Transformation und Change Management

Vita:

Sigurd Schachts Lehre und Forschung ist fokussiert auf die Anwendung der Verfahren der künstlichen Intelligenz in Unternehmen und Gesellschaft. Vor seiner Tätigkeit an der HS Ansbach, war er Professor an der HS Heilbronn und langjährig bei zwei der BIG-4-Prüfungsgesellschaften tätig.

Publikationen:

• Schacht, S., & Lanquillon, C. (2019). Blockchain und maschinelles Lernen. Springer Vieweg.
• Schacht S. (2019): Blockchain eine Einführung. Wirtschaftsmagazin w.news der IHK Heilbronn.
• Schacht S. et. al (2018): Predictive IT-Service Operation. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
• Huettner O., Lanquillon C., Schacht S. (2018): Towards State of the Art in open-set Face Identification. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
• Lanquillon, C; Schacht, S. (2016): A Big Data Change Detection System, in: Hertweck, D./ Decker, C. (Hrsg.): Digital Enterprise Computing 2016, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2016
• Schacht, S., Lanquillon, C., Schmieder K., Effenberger J. (2016): Business element management as necessary part of the digital transformation in enterprises. 09/2016, DOI: 10.13140/RG.2.2.22864.00004
• Schacht, S.; Küller, P. (2015): Enterprise Architecture Management und Big Data, in Dorschel, J. (Hrsg.): Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft – Recht – Technik, Springer Gabler, 2015
• Schacht, S. (2015): Von Big Data zum Wertbeitrag für das Unternehmen. Deloitte & Touche Unternehmergespräche Mai 2015, Nürnberg.
• Schacht, S. (2008): Die Genossenschaften im Wettstreit der Unternehmensformen in ausgewählten EU-Staaten. Forschungsinstitut für Genossenschaftswesen an der Universität Erlangen-Nürnberg, 2008.

Funktionen:

• Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

Funktionen:

• Studiengangsleiter Datenschutz und IT-Sicherheit (DIS)
• Studienfachberatung Wirtschaftsinformatik (WIF)
• Studienfachberatung Datenschutz und IT-Sicherheit (DIS)
• Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
• Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
• Professor Digital Marketing (DIM)
• Mitglied Senat und Hochschulrat
• Mitglied Fakultätsrat Wirtschaft

Lehrgebiete:

• Internet- und Web-Technologie
• Mobiles Equipment
• Geschäftsprozessmanagement
• Prozessmanagement

Funktionen:

• Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
• Professor Betriebswirtschaft (BW)
• Mit-Initiator und Dozent Leadership im Gesundheitswesen (LSG) und Leadership (LEA)
• Ehemaliger wissenschaftlicher Leiter des Instituts für Mittelstand und Unternehmensentwicklung der Hochschule Ansbach (IMEA)
• Initiator und Dozent im ESF-Drittmittelprojekt KM²U 2017-2019 (Wissensmanagement im regionalen Mittelstand)
• Mitglied im Arbeitskreis Qualitätsmanagement (bis 2020)
• Vorsitzender, Mitglied und externer Gutachter in Berufungskommissionen

Lehrgebiete:

• Organisation
• Unternehmensführung
• Geschäftsprozessmanagement
• Organizational Behaviour und Change Management
• Wissensmanagement
• Digital Leadership und agiles KI-Projektmanagement

Publikationen:

Müller, Michael: Wissensmanagement. Reihe „WiWi klipp & klar“. Springer Gabler, Wiesbaden, 2022.

Förtsch, Ferdinand; Müller, Michael: Wissensmanagement – Karriere in der Verwaltung. Kommunal- und Schul-Verlag, Wiesbaden, 2015.

Ittner, Friedrich-Alexander; Ambrosius, Ute; Müller, Michael: Wissensorientierte Strategieentwicklung für den Mittelstand (KMU). Schriftenreihe Campus Edition, Fachhochschule Ansbach, 2015.

Kaiser, Robert; Müller, Michael: Erfahrungsschätze bewahren. In Vitako aktuell, Zeitschrift der Bundes-Arbeitsgemeinschaft der Kommunalen IT-Dienstleister e.V., 2010.

Punzel, Joachim; Schwarze, Jochen; Graubner, Christian; Müller, Michael: Fallstudie: Von der Mindmap zum Wiki - Wissensbewahrung im eGovernment-Center der Stadt Erlangen. In „Enterprise 2.0 - Planung, Einführung und erfolgreicher Einsatz von Social Software in Unternehmen“, Forschungsgruppe Kooperationssysteme der Universität der Bundeswehr München, 2009.

Graubner, Christian; Müller, Michael: Wissensmanagement für Innovationsmanagement - Systematische Unterstützung des Innovationsmanagements durch Methoden und Prozesse des Wissensmanagements. In Tagungsband WM 2007 (4. Konferenz Professionelles Wissensmanagement), 2007.

Müller, Michael; Kaiser, Robert: Wissensbewahrung bei der Stadt Erlangen - Dokumentation und Kommunikation der Erfahrungen ausscheidender Wissensträger. In Tagungsband KnowTech 2006, S. 425-432, 2006.

Stoyan, Herbert; Müller, Michael; Bimazubute, Raymond; Grille, Barbara; Hausdorf, Carsten; Hormeß, Markus; Kraetzschmar, Gerhard K.; Schneeberger, Josef; Turk, Andreas: Wissenserwerb und Wissensmanagement. In Hammwöhner, R.; Rittberger, M.; Semar, W. (Hrsg.): Wissen in Aktion - Der Primat der Pragmatik als Motto der Konstanzer Informationswissenschaft, Festschrift für Rainer Kuhlen, Schriften zur Informationswissenschaft 41, Hochschulverband für Informationswissenschaft, S. 253-270, 2004.

Grille, Barbara; Stoyan, Herbert; Gaede, Bernd; Müller, Michael: Wissensmanagementprozesse - Mit Experteninterviews zum aufgabenbezogenen hypertextbasierten Informations- und Tutorsystem. In Buhl, H.-U.; Huther, A.; Reitwiesner, B. (Hrsg.): 5. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik 2001, S. 323-338, Physica-Verlag, 2001.

Hausdorf, Carsten; Stoyan, Herbert; Müller, Michael: Kaskadierter Wissenserwerb beim Wissensmanagement. In Gronau, N. (Hrsg.): Wissensmanagement: Systeme - Anwendungen - Technologien, Aachen, 2001.

Hogl, Oliver; Müller, Michael; Stoyan, Herbert; Stühlinger, Wolf: On Supporting Medical Quality with Intelligent Data Mining. In Sprague, R. (Hrsg.): Proceedings of the Thirty-Fourth Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-01), IEEE Press, Maui, Hawaii, January 3-6 2001.

Hogl, Oliver; Stoyan, Herbert; Müller, Michael: The Knowledge Discovery Assistant: Making Data Mining Available for Business Users. In Gunopulos, D.; Rastogi, R. (Hrsg.): Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD-2000), S. 96-105, Dallas, Texas, May 2000.

Müller, Michael: Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken. In Künstliche Intelligenz, Nr. 3, S. 40-42, September 1999.

Müller, Michael: Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken. Dissertation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, 1998.

Müller, Michael; Hausdorf, Carsten; Schneeberger, Josef: Zur Interessantheit bei der Entdeckung von Wissen in Datenbanken. In Nakhaeizadeh, Gholamreza (Hrsg.): Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen, Beiträge zur Wirtschaftsinformatik, S. 248-264, Physica-Verlag, Heidelberg, 1998.

Büchter, Oliver; Müller, Michael; Schneeberger, Josef: Improving Forward Selection with Background Knowledge: Finding Interesting Multiple Regression Models for Sales Prediction. In Lu, Hongjun; Motoda, Hiroshi; Liu, Huan (Hrsg.): Proceedings of the First Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’97), KDD: Techniques and Applications, S. 344-357, World Scientific, Singapore, 1997.

Funktionen:

• Professor Digital Marketing (DIM)
• Studienfachberatung Digital Marketing (DIM)
• Professor Interkulturelles Management (IKM)
• Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)

Lehrgebiete:

• Social Media Marketing & Analytics
• Data Science & Customer Insights
• Analyse unstrukturierter Daten (Text Analytics, Image Analytics)
• Produktempfehlungssysteme und personalisierte Kundenansprache
• Search Marketing

Vita:

• Seit 2021: Professor für Digitale Kommunikation und Angewandte Künstliche Intelligenz an der Hochschule Ansbach
• Seit 2018: Senior Data Scientist bei der adidas AG
• 2018: Promotion zum Thema: „Fashion product recommendation - The predictive power of consumer and product attributes derived from Big Data” (Dr. rer. pol.)
• 2011 bis 2017: Externer Doktorand bei der adidas AG in den Bereichen IT-Innovation und Digital Analytics
• 2011 bis 2017: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. im Dienstleistungsbereich an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
• 2008 bis 2011: Masterstudium Internationale Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
• 2005 bis 2008: Bachelorstudium Computational Engineering (B.Sc.)
• 1999 bis 2002: Berufsausbildung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung (IHK)

Publikationen:

• siehe https://www.researchgate.net/profile/Alexander_Piazza