Details

- Grundlagen zu künstlicher Intelligenz

- Natural Language Processing Networks

- Promt Engineering

- Übersicht momentaner Tools

- Computer Vision

- Predictive Maintenance

- Vorlesung/Wissensvermittlung (mit Skriptum)

- Fallstudien (Englisch)

- Kurze Übungen

- Gruppenarbeit mit Präsentationen der Ergebnisse

Endprüfung

Spezielle RE-Ansätze im Bereich der Informationstechnik. Anwendung von RE-Methoden aus spezifischen Frage-/Problemstellungen im Bereich der Informationstechnik.

praktische Facharbeit, die in nachfolgenden LVA weiterwerwendet wird

Endprüfung

LV-immanenter Prüfungscharakter (Modulprüfung)

- Aufbau eines Grundverständnisses zur Netzwerktechnik mit Fokus auf Schichten und Protokolle des Internets

- Basisverständnis zu allen Protokollen und deren Eigenschaften

- Einführung in die Geschichte und Entstehung des Internets

- Grundlagen zuverlässiger Datenübertragung

- Überlastkontrollmechanismen

- 5G

Eine Mischung aus Vortrag mit verschiedensten Elementen des blended-learnings, gemeinsam erarbeiteten Beispielen, praxisnahe Anwendungen und Case Study Diskussion.

Endprüfung

Die Endnote ergibt sich aus einer Prüfung am Ende der Vorlesung.

- Aufbau eines Grundverständnisses zu den verschiedenen Aspekten von Data Science und den verschiedenen Analysearten

- Basisverständnis zu mathematischen und statistischen Grundlagen und deren Operationen die vorrangig für DataScience Anwendungen nötig sind.

- Einführung in Python mit NumPy, pandas und Matplotlib

- Daten Vorbereitung

- Cluster und Faktorenanalysen

- Visualisierungen mittels Tableau

- Algorithmen des maschinellen Lernens inkl. Underfitting, Overfitting, Training und Validierungen, n-fache Kreuzvalidierungen und Hyperparameter

- Deep Learing mittels Google Tensor Flow

Vorlesung/Wissensvermittlung (mit Skriptum)

Kurze Übungen

Gruppenarbeit mit Präsentationen der Ergebnisse

Endprüfung

Die Endnote ergibt sich aus einer Prüfung am Ende der Vorlesung in Kombination mit laufender Abgabe von benoteten gruppenspezifischen Praxisbeispielen

Lehrinhalte sind in 23 einzelne Lehrkapitel strukturiert und stehen den Studierenden zu Beginn der Lehrveranstaltung zur Durchsicht, Auswahl und Priorisieung zur Verfügung. In den einzelnen Lehrveranstaltungen werden dann die ausgewählten Inhalte in einer Mischung aus Workshop Atmosphase und klassischem Vortrag mit zahlreichen StoryTelling Elementen vermittelt.

Die Lehrveranstaltung selbst ist wie ein agil entwickeltes IT Projekt aufgebaut. Es gibt einen Backlog/ eine Sammlung an Unterrichtskapiteln und diese werden von den Studierenden selbst priorisiert, zur Umsetzung/zur Erarbeitung ausgewählt und gereiht und dann gemeinsam mit den Vortragenden erarbeitet. So kann durch Anwendung agiler Ansätze Agilität erlebt und im Kern verstanden werden.

Endprüfung

Die Note ergibt sich aus einer schriftlichen Prüfung am Ende der Vorlesung und dem Ergebnis einer Case Study zur Planung eines agilen Projektes

Die Absolvent*innen werden in die unterschiedlichen Methoden zum IT-Controlling eingeführt. Sie können die unterschiedlichen operativen IT-Controlling Werkzeuge (z.B. IT-Kostenarten, IT Vertragsmanagement, IT-Kostenstellen- und IT-Auftragsabrechnung) anwenden und zur Ermittlung der Gesamtkosten für eine IT-Dienstleistung bzw. ein IT-Produkt heranziehen.

Selbstständige Erarbeitung eines Aspektes des IT Controllings im Detail. Laufend unterstützt durch den Lektor.

Immanente Leistungsüberprüfung

Bewertung der Seminararbeit und der Präsentation

Kennzeichen wissenschaftlicher Texte und Textsorten, theoriegeleitete Entwicklung einer Fragestellung und Hypothesenbildung, Strukturierung und Aufbau wissenschaftlicher Arbeiten, Zitierregeln, Literaturrecherche und –analyse

Überblick zu verschiedenen qualitativen und quantitativen Erhebungsmethoden empirischer Forschung (wie Befragung und Interview; verschiedene Beobachtungsformen);

Vermittlung der Grundlinien/Logik (Methodologie) qualitativer und quantitativer Erhebungsmethoden; Gütekriterien empirischer Untersuchungen; Erarbeitung eines differenzierten Erfassens der Grenzen und Möglichkeiten quantitativer und qualitativer Erhebungsmethoden; Auseinandersetzung mit den Durchführungsschritten einer wissenschaftlichen Untersuchung: von der Entwicklung einer Forschungsfrage und einer angemessenen Erhebungsmethode bis zur Organisation im Forschungsfeld

Reflexion der Erhebungsmethoden in Verbindung mit praxisrelevanten Problemstellungen

Begleitung bei Fragestellungen während der Erstellung der abschließenden Masterarbeit

Vorlesung/Wissensvermittlung (mit Skriptum)

Fallstudien

Gruppenarbeit mit Präsentationen der Ergebnisse

Endprüfung

- Einführung in die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens

- Zusammenfassung empirischer Methoden

- Richtlinien für das Verfassen einer Masterarbeit

- Beurteilungskriterien von wissenschaftlichen Arbeiten

Die Note ergibt sich aus der Mitarbeit in den Lehrveranstaltungen und aus dem Ergebnis des Workshops.

Endprüfung

- Digitale Güter

- Anonymität, Differenzierung und Geschäftsmodellierung

- Netzwerkgüter und -Effekte, eCommerce

- Suchmaschinen und Auktionsarten

- Search Engine Optimization

- Workshop zur Erarbeitung der aktuellen Thematik im Bereich Cryptocurrencies

- Vortrag und gemeinsame mathematische Herleitungen von wirtschaftswissenschaftlichen Modellen.

- SEO Einführung und Anwendung in Workshopumgebung

- Wenn möglich, Besuch und Interview/Diskussion mit einem Software Startup.

Endprüfung

Die Note ergibt sich aus einer schriftlichen Prüfung am Ende der Vorlesung.

- Software Qualitätsdefinition und Qualitätsmanagement

- Teststrategie und Testorganisation

- Automatisiertes Testen

- Statische Testmethoden

- Dynamisches Testmethoden

- Agiles Testen

Eine Mischung aus Vortrag mit verschiedensten Elementen des blended-learnings, gemeinsam erarbeiteten Beispielen und praxisnahe Anwendungen.

Endprüfung

Die Note ergibt sich aus einer schriftlichen Prüfung am Ende der Vorlesung.

- Unterscheidung System und Software

- Allgemeine Grundlagen zur Modellierung und Modellbildung

- Design Prinzipien nach Don Norman

- User Experience Design Process

- Informationsarchitektur

- Informations Design

- Usability Tests

- Visual Design

- UML Digramme

Eine Mischung aus Vortrag mit verschiedensten Elementen des blended-learnings, gemeinsam erarbeiteten Beispielen und praxisnahe Anwendungen, kombiniert mit einer Gruppenaufgabe zum Design eines konkreten Fallbeispieles.

Endprüfung

Die Note ergibt sich aus einer Mischung von Endprüfung und Bewertung eines Ergebnisberichtes zur Gruppenübung.