Spezialisierung Künstliche Intelligenz

Inhalte des Moduls

Das Modul „Big Data & Smart Services“ vermittelt fundierte Kenntnisse über die Analyse, Verwaltung und Visualisierung sehr großer und komplexer Datenmengen. Sie lernen die Grundlagen von Big Data kennen, einschließlich Definitionen, Datenarchitekturen und Lösungsansätzen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung und praktischen Anwendung von Big Data Pipelines, wobei reale Fallbeispiele die Theorie untermauern. Sie erwerben Wissen über verschiedene Datenquellen, wie Sensoren, Unternehmensdaten und Cloud-Plattformen, und erfassen die Besonderheiten verschiedener Datenformate und technologischer Ansätze. Zudem bietet das Modul einen Überblick über marktübliche Technologien wie Apache Hadoop, Spark, Microsoft Azure und NoSQL-Datenbanken. Sicherheits- und Compliance-Fragestellungen sowie Visualisierungsmethoden für große Datenmengen werden ebenfalls behandelt. Praktische Übungen zur Installation und Administration einer Big Data Plattform sowie die Anwendung von Visualisierungstools runden das Modul ab.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, Big Data Technologien zu installieren, zu konfigurieren und zu administrieren sowie einfache Abfragen zu programmieren. Sie beherrschen die Auswahl geeigneter Technologien und Prozesse für spezifische Analyseprojekte und können Ergebnisse zielgruppengerecht visualisieren und präsentieren. Das Modul fördert Ihre Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu analysieren, Risiken zu identifizieren und Lösungen vorzuschlagen. Sie entwickeln analytische Kompetenzen und lernen, Konflikte in Big Data Projekten zu erkennen und effektiv zu kommunizieren. Mit einem wissenschaftlichen Selbstverständnis können Sie sich eigenständig weiterbilden und neue Technologien in den Kontext von Unternehmensanforderungen einordnen. Ihre Kommunikations- und Teamfähigkeiten werden gestärkt, sodass Sie in der Lage sind, komplexe Datenanalysen auf verschiedenen Unternehmensebenen verständlich zu präsentieren und interdisziplinär zusammenzuarbeiten.

Inhalte des Moduls

Das Modul „Künstliche Intelligenz“ bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Es vermittelt Ihnen Kenntnisse über die Unterschiede zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz sowie über zentrale Begriffe, Arten und Modelle der KI. Zu den behandelten Themen zählen unter anderem maschinelles Lernen, Deep Learning, künstliche neuronale Netze, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Besondere Aufmerksamkeit gilt der geometrischen Deutung künstlicher Neuronen, dem überwachten, unüberwachten und selbstüberwachten Lernen sowie den Konzepten von Underfitting und Overfitting. Zudem werden Sie mit Anwendungsfeldern der KI vertraut, darunter die verarbeitende Industrie, der Einzelhandel, das Gesundheitswesen und die Robotik. Zusätzlich analysieren Sie die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Auswirkungen von KI, wie deren Rolle bei der Zukunft der Arbeit, in der Industrie 4.0 und bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Chancen und Risiken werden kritisch reflektiert, und die Bedeutung von Daten für maschinelles Lernen wird eingehend betrachtet.

Vermittelte Kompetenzen

Das Modul vermittelt Ihnen die Fähigkeit, grundlegende KI-Methoden zu verstehen, deren Potenzial zu bewerten und sie auf spezifische Anwendungsbereiche zu übertragen. Sie lernen, wie künstliche neuronale Netze aufgebaut sind, wie Entscheidungsprozesse in KI-Modellen ablaufen und wie diese Modelle in verschiedenen Branchen effektiv eingesetzt werden können. Durch die praxisorientierte Anwendung des Wissens sind Sie in der Lage, eigenständig Einsatzmöglichkeiten für KI in Unternehmen zu identifizieren und entsprechende Strategien zu entwickeln. Ihre Methodenkompetenz umfasst die Analyse von KI-Systemen, die Integration in Geschäftsprozesse und die Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten zu KI-Themen. Die Selbstkompetenz wird gestärkt durch die Förderung reflektierter und selbstbewusster Herangehensweisen an neue Technologien. Darüber hinaus erwerben Sie Sozialkompetenzen, um fachliche Diskussionen mit KI-Experten zu führen, Arbeitsergebnisse wissenschaftlich zu präsentieren und humane Perspektiven auf Digitalisierung und KI zu vertreten.

Inhalte des Moduls

Das Modul „Data Science in der Praxis“ vermittelt Ihnen konkrete Anwendungsfälle von Data Science in verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen. Sie lernen, wie neuronale Netze für Sprach- und Bilderkennung aufgebaut und angewendet werden, und erfahren die Grundlagen von Deep Learning für Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision. Dabei werden die Chancen, Risiken und Erfolgsfaktoren von Data Science-Projekten beleuchtet. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung von Data Science-Lösungen und der Entwicklung von Datenstrategien. Praxisnahe Aufgaben ermöglichen es Ihnen, eigene Anwendungsmodelle zu entwickeln und deren Integration in betriebliche Prozesse zu verstehen. Weiterhin erlangen Sie Einblicke in die Bedeutung von Aktivierungsfunktionen und deren Rolle im Training von Deep Learning-Modellen. Das Modul schließt mit einer Präsentation oder Hausarbeit, in der Sie die praktische Umsetzung einer Fragestellung sowie die Analyse eines Praxisfalls zeigen.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, Deep Learning-Modelle für Sprach- und Bilderkennung zu erstellen, anzuwenden und zu optimieren. Sie können Anwendungsfälle von Data Science im Unternehmenskontext analysieren, Chancen und Risiken bewerten sowie die Wirtschaftlichkeit solcher Projekte einschätzen. Ihre analytischen Kompetenzen befähigen Sie, Evaluationsergebnisse kritisch zu reflektieren und zielgerichtet zu kommunizieren. Zudem können Sie die Bedeutung von Data Science für Unternehmen erklären und Integrationsmöglichkeiten KI-basierter Komponenten in praktische Anwendungen beschreiben. Sie entwickeln die Fähigkeit, Ihre Ergebnisse zielgruppengerecht zu präsentieren und überzeugend zu begründen. Ihre professionelle Herangehensweise umfasst die Planung und Einhaltung von Arbeitsschritten sowie die Motivation zur Weiterentwicklung Ihres Fachwissens. Die Diskussion und Lösung von Problemen unter Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven fördert Ihre interdisziplinäre Kompetenz und Kommunikationsfähigkeit.

Inhalte des Moduls

Das Modul „Künstliche Intelligenz in betrieblichen Funktionen“ vermittelt, wie KI gezielt in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden kann, um Prozesse zu automatisieren und die Produktivität zu steigern. Sie erfahren, wie KI die Automatisierung in betrieblichen Grund- und Querschnittsfunktionen vorantreibt, und lernen Anwendungsfelder wie intelligente Robotik, maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision kennen. Wichtige Technologien wie Cyber-physische Systeme, Big Data Analytik, Cloud- und Edge-Computing sowie KI-Plattformen wie Microsoft Azure, IBM Watson oder AWS werden vorgestellt. Neben den Vorteilen der KI-Einführung, etwa in den Bereichen Marketing, Produktion und Cybersicherheit, beleuchtet das Modul auch mögliche Nachteile und ethische Fragestellungen. Anhand praktischer Beispiele wird verdeutlicht, wie KI Produktionsprozesse optimieren, Vertriebskanäle automatisieren und neue Marketingmöglichkeiten schaffen kann. Abschließend wird das Potenzial von Mensch-Roboter-Kollaborationen und der Einfluss der KI auf Forschung und nachhaltige Prozesse wie Müllreduktion behandelt.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls können Sie realistisch bewerten, welche KI-Systeme für spezifische betriebliche Aufgaben geeignet sind, und Strategien für deren Einsatz entwickeln. Sie sind in der Lage, theoretisches Wissen über KI auf konkrete betriebliche Anwendungen zu übertragen und die Vorteile sowie potenziellen Herausforderungen des KI-Einsatzes einzuschätzen. Sie entwickeln die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen über KI-Programme zu treffen und diese strategisch in Betriebsabläufe zu integrieren. Wissenschaftliches Arbeiten, wie das Erstellen von Hausarbeiten, wird geschult, ebenso wie die Kommunikation komplexer Erkenntnisse an verschiedene Zielgruppen. Mit einer reflektierten Haltung gegenüber Digitalisierung und Automatisierung können Sie ethische Überlegungen in Ihre Arbeit einbeziehen und Diskussionen mit Fachkollegen und KI-Experten führen. Ihre Kompetenzen ermöglichen es Ihnen, KI-Lösungen effektiv in der Praxis anzuwenden und neue Chancen in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine zu erschließen.