Machine Learning in the Context of Digital Transformation

Digitale Innovation und Transformation, Master (PO-2024)

Eindeutige ModulnummerWiWi-7350-M
Modulnummer / ModulcodeWAHL-36
ModulnameMachine Learning in the Context of Digital Transformation
Art des ModulsWahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

Die Studierenden verstehen die konzeptionellen Grundlagen, Ansätze und Konzepte des maschinellen Lernens für die digitale Transformation. Die Studierenden können dies auf konkrete Fragestellungen anwenden und Lösungen für die Praxis entwickeln. Ergebnisse und Ziele sind:

  • Fähigkeit, große Datenmengen systematisch zu analysieren, deren Eignung für Machine Learning Projekte zu bewerten, notwendige Vorverarbeitungsschritte zu erkennen und umzusetzen
  • Fähigkeit, geeignete supervised, unsupervised und reinforcement learning Machine Learning Modelle auszuwählen und zu trainieren

Fähigkeit, Machine Learning Modelle zu evaluieren.

LehrveranstaltungsartenSeminar mit insgesamt 4 SWS und ggf. Blended Learning Elemente
Lehrinhalte

Dieses Seminar befasst sich mit aktuellen Themen im Bereich Machine Learning und Big Data Analytics. Die Studierenden lernen die konzeptionellen Grundlagen von Machine Learning im Kontext der digitalen Transformation sowie die Grundlagen der statistischen Lerntheorie kennen. Darüber hinaus lernen die Studierenden wichtige Konzepte und Ansätze wie (un-)überwachte Lernalgorithmen, automatisierte Bild-/Textanalyse, Reinforcement Learning, Memory Learning und Distributed/Echtzeit Data Analytics kennen.

In Gruppen werden die Studierenden dann ein spezifisches, herausforderndes und relevantes Thema mit Bezug zur praktischen Anwendung von Machine Learning im Kontext der digitalen Transformation bearbeiten. Die Studierenden erhalten Daten und die Aufgabe, selbst eine Anwendung zu entwickeln. Hierbei können die Studierenden Ihr Verständnis für Machine LEarning und Big Data Analytics aus einer konzeptionellen, theoretischen und praktischen Perspektive vertiefen.

Titel der LehrveranstaltungenMachine Learning in the Context of Digital Transformation
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen)Übung und Seminar
Verwendbarkeit des ModulsMA Business Studies (2017); MA Economic Behaviour and Governance (2017); MA Wirtschaftsingenieurwesen (2018); MA Wirtschaft, Psychologie und Management (2017); MA Wirtschaftsingenieurwesen (2020), Digitale Innovation und Transformation
Dauer des Modulsein Semester
Häufigkeit des Angeboteskann abweichen
SpracheEnglisch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modulkeine
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul Immatrikulation in einem der genannten Studiengänge
Studentischer Arbeitsaufwand30-60 Std. Kontaktstudium 120-150 Std. Selbststudium
StudienleistungenStudienleistung S1: Zwischenpräsentation: 10 Minuten Präsentation je Studierenden
Studienleistung S2: Entwicklung einer Machine Learning-Anwendung
Voraussetzung für Zulassung zur PrüfungsleistungStudienleistung S1
Studienleistung S2
PrüfungsleistungenWissenschaftliche Hausarbeit mit 2.500 Wörtern je Studierenden
Anzahl Credits (ECTS)6 cp
LehreinheitWirtschaftswissenschaften
Modulverantwortliche/rProf. Dr. André Hanelt
LehrendeProf. Dr. André Hanelt
MedienformenSpezifikation in der Beschreibung der Lehrveranstaltung
Literatur

Spezifikation in der Beschreibung der Lehrveranstaltung