Course Overview
This page intends to present an overview of courses that are provided by the Junior Chair of Business Information Systems, esp. AI-based Application Systems. Please be aware that the planning is an ongoing process. The operationalized recent courses as well as the concrete offering of the ongoing semester can be found on the course history page.
Overview of all Courses
 | Vorlesung und Übung "KI-basierte Anwendungssysteme (KIBAS)" Beschreibung: Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) und sonstigen intelligenten Endgeräten im Zusammenhang mit der Erfassung, Auswertung, Aufbereitung und Nutzung von Daten auf neuartige Weise in KI-basierten Anwendungssystemen verändert die Beziehung zwischen Organisationen und Endkunden auf strategischer, taktischer und operationaler Ebene, insb. im wirtschaftlichen Agieren. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieser Lehrveranstaltung, den Studierenden Technologien, Wirkungen und Folgen der Digitalisierung im KI-Kontext zu vermitteln. Dabei werden die Ebenen einzelner Nutzer, Unternehmen, Branchen und Volkswirtschaften untersucht. Elemente und Funktionsweise von Machine-Learning-Techniken, insb. neuronale Netzwerke, werden dabei ebenso thematisch erschlossen und angewendet wie Big-Data-Techniken und die Infrastruktur von KI-tauglichen Betriebssystemen, Systemnetzwerken und Organisationen einschließlich KI-basierter Anwendungen. Weiter werden die zu erwartenden Strategien der führenden Unternehmen der virtuellen Welt wie Apple, Google, Facebook und Amazon sowie Startups und ethische Fragestellungen thematisiert, mitunter auch neu entstehende, zukünftige Geschäftsmodelle und deren Wirkung auf die Realwelt. Die Lehrveranstaltung zielt in diesem Bereich nicht nur auf Wissen und Analysefähigkeiten ab, sondern vor allem auf eine Urteils- und Gestaltungsfähigkeit auf sämtlichen Ebenen eines nachhaltigen Managements und befähigt zur Realisierung von intelligenten Anwendungssystemen im Kontext der Wirtschaftsinformatik. Bewertung: Die Bewertung erfolgt anhand von wöchentlichen Übungsaufgaben, aktiver Beteiligung an Diskussionen und einer Klausur zu den Themen der Vorlesung und Übung. Es wird erwartet, dass die Studierenden ihre Erkenntnisse und Reflexionen in Form von Präsentationen und schriftlichen Arbeiten darlegen. Format: Vorlesung und Übung Voraussetzungen: Keine Zeitplan: Kursangebot: Turnus: jedes Sommersemester. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Bachelor-Studiengänge... Anrechnung: 4 SWS in nachfolgenden Modulen. Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | Lecture and Exercise "Advanced AI-based Application Systems (AIBAS)" Description: This advanced course deepens the understanding of the impact of Artificial Intelligence (AI) and other intelligent devices on the collection, analysis, processing and use of data in novel application systems. These changes are shaping the relationship between organizations and end users at strategic, tactical and operational levels, especially in the context of commercial activities. The main objective of this course is to provide students with a comprehensive understanding of the technologies, concepts, methods, approaches and tools that lie within the data science, business analytics and AI context. Areas of focus include the following. First, an in-depth statistical study of the impact of AI at different levels, including individual users, companies, industries and economies in data-driven contexts. Second, the analysis of data science and machine learning techniques, especially neural networks, as well as big data techniques and the infrastructure of AI-enabled operating systems, system networks and organizations. Third, use and discussion of analytics frameworks (e.g. Python-based) and parallelization frameworks (e.g. TensorFlow, PyBrain, Spark) as well as expected strategies of leading companies in the virtual world such as Apple, Google, Facebook and Amazon as well as start-ups related to AI. Fourth, ethical issues will be addressed and emerging business models and their impact on the physical world will be examined. The course aims not only to impart knowledge and analytical skills, but also to develop judgment and design skills at all levels of sustainable management as well as software implementation. Students should be enabled to realize and design AI-based application systems in the field of business informatics as well as their exploration in a statistical experiment setting. Assessment: Assessment is based on a written exam on the topics of the lecture. Students are expected to present their findings and reflections in the form of presentations and written work. Project results are further documented in the form of an elaborated publication (repository, homepage, video contribution on YouTube, project report and presentation). Format: Lecture and Exercise Requirements: Basic knowledge of artificial intelligence and modeling of AI-based application systems is essential - as it is provided by the KIBAS course. Schedule: Course offering: Cycle: every winter semester. Target group: Students of the following Master’s programmes... Crediting: 4 SWS / 9LP in the following Modules. Language: English Lecturer: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | Seminar "Nachhaltigkeit in KI-basierten Anwendungen" / "Sustainability in AI-based Application Systems (SusI)" Beschreibung: Das Seminar widmet sich der Untersuchung und Diskussion von Nachhaltigkeitsaspekten im Kontext von künstlicher Intelligenz (KI) und deren Anwendungen. Angesichts der wachsenden Bedeutung von KI in verschiedenen Bereichen ist es entscheidend, die Auswirkungen dieser Technologie auf Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft zu verstehen und nachhaltige Lösungsansätze zu entwickeln. Das Seminar wird sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen behandeln. Bewertung: Die Teilnehmer werden in Form von Seminararbeiten die Möglichkeit haben, konkrete Lösungsansätze für nachhaltige KI-Anwendungen zu entwickeln und zu präsentieren. Es wird erwartet, dass die Teilnehmer angewendete Lösungsansätze in Unternehmen und Institutionen analysieren, Entwicklungspotenziale für Projektpartner in aufbauenden EuE-Projekten erkennen sowie Ergebnisse in Form einer ausgearbeiteten Veröffentlichung (Konferenzbeitrag, Repository, Homepage, Youtube-Beitrag, Projektbericht und Präsentation) darstellen. Format: Seminar Voraussetzungen: Grundkenntnisse in künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Zeitplan: wöchentliche Seminar-Einheiten Kursangebot: Turnus: jedes Wintersemester. Hauptzielgruppe: Das Seminar richtet sich an Studierende mit Interesse an den Schnittstellen von KI und Nachhaltigkeit sowie an Fachleute und Entscheidungsträger, die sich mit der Integration von Nachhaltigkeitsprinzipien in KI-Projekte befassen möchten. Insbesondere werden Teilnehmer nachfolgender Studiengänge angesprochen... Anrechnung: 6LP in nachfolgenden Modulen: Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | AuA-Projekt - Studierendenprojekt zur Anwendung und Analyse KI-basierter Anwendungssysteme Beschreibung: Im Projektseminar werden kleine Gruppen gebildet, die mit regionalen Institutionen und Unternehmen oder in Forschungsprojekten zusammenarbeiten, um praxis- und forschungsrelevante Fragestellungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu untersuchen. Das Ziel besteht darin, auf Grundlage einer Analyse der aktuellen Situation ein Konzept für die integrierte Gestaltung von KI-basierten Anwendungssystemen zu entwickeln und diese in die Anwendung zu bringen. Das A&A-Projekt ist eine Lehrveranstaltung, in der Studierende in Teams direkt mit Kunden- oder Forschungsprojekten im Bereich KI arbeiten. Die Projekt- und Forschungspartner können regionale oder internationale Unternehmen, gemeinnützige Organisationen oder interne Einheiten der Universität sein. Die Themen variieren stark je nach Partner. Bewertung: Es wird erwartet, dass die Teilnehmer angewendete Lösungsansätze in Unternehmen und Institutionen analysieren, Entwicklungspotenziale für Projektpartner in aufbauenden EuE-Projekten erkennen sowie Ergebnisse in Form einer ausgearbeiteten Veröffentlichung (Konferenzbeitrag, Repository, Homepage, Youtube-Beitrag, Projektbericht und Präsentation) darstellen. Format: Studierendenprojekt Zeitplan: entsprechend der Kursangeben des zugehörigen Semesters. Kursangebot: Turnus: jedes Semester. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Bachelor-Studiengänge... Anrechnung: Das Seminar bzw. Projekt ist offen für Bachelor-Studierende und erfolgt ggf. kombiniert mit der Master-Veranstaltung EuE-Projekt. Dabei erhalten die Bachelor-Studierende (nach aktueller Studienordnung WI) 6 LP. Das entspricht einer Gesamtarbeitszeit von 180 Stunden über das Semester verteilt. Es wird demnach eine Arbeitszeit von durchschnittlich 12 Stunden pro Semesterwoche für die Projektarbeit erwartet. Ggf. weitere Anrechnungsmöglichkeiten – bitte sprechen Sie den Dozenten und Ihre Studienfachberatung an. Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | EuE-Projekt - Studierendenprojekt zur Entwicklung und Evaluation KI-basierter Anwendungssysteme Beschreibung: Im Projektseminar werden kleine Gruppen gebildet, die mit regionalen Institutionen und Unternehmen oder in Forschungsprojekten zusammenarbeiten, um praxis- und forschungsrelevante Fragestellungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu untersuchen. Im Idealfall wird auf vorangegangenen AuA-Projekten aufgebaut. Das Ziel besteht darin, auf Grundlage einer Analyse der aktuellen KI-basierten Anwendungssysteme eine (Weiter-)Entwicklung zu realisieren und diese in der Anwendung zu evaluieren. Das E&E-Projekt ist eine Lehrveranstaltung, in der Studierende in Teams direkt mit Kunden- oder Forschungsprojekten im Bereich KI arbeiten. Die Projekt- und Forschungspartner können regionale oder internationale Unternehmen, gemeinnützige Organisationen oder interne Einheiten der Universität sein. Die Themen variieren stark je nach Partner. Bewertung: Es wird erwartet, dass die Teilnehmer entwickelte Lösungsansätze in Unternehmen und Institutionen evaluieren, Entwicklungspotenziale für Projektpartner in aufbauenden EuE-Projekten erkennen sowie Ergebnisse in Form einer ausgearbeiteten Veröffentlichung (Konferenzbeitrag, Repository, Homepage, Youtube-Beitrag, Projektbericht und Präsentation) darstellen. Format: Studierendenprojekt Zeitplan: entsprechend der Kursangeben des zugehörigen Semesters. Kursangebot: Turnus: jedes Semester. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Master-Studiengänge... Anrechnung: Das Seminar bzw. Projekt ist offen für Master-Studierende und erfolgt ggf. kombiniert mit der Bachelor-Veranstaltung AuA-Projekt. Dabei erhalten die Master-Studierende (WI+Digitale Transformation) 12 LP. Das entspricht einer Gesamtarbeitszeit von 360 Stunden über das Semester verteilt. Es wird demnach eine Arbeitszeit von durchschnittlich 24 Stunden pro Semesterwoche für die Projektarbeit erwartet. Ggf. weitere Anrechnungsmöglichkeiten – bitte sprechen Sie den Dozenten und Ihre Studienfachberatung an. Sprache: Deutsch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | Seminar "AI Startup Seminar (AISS)" (state: under planning) Description: This seminar takes students from research artefact to startup pitch. Building on the chair’s research on AI-based application systems and on the experience of its spin-offs, students develop and validate an AI-based business idea: identifying a problem worth solving, shaping a data-driven business model, assessing technical feasibility and responsibility, and preparing the funding path from EXIST to venture capital. Founders from the chair’s AI Startup Hub join selected sessions as mentors. Assessment: Assessment is based on a written seminar thesis, the development of the business idea across the semester, and a final pitch presentation. Format: Seminar Requirements: Interest in entrepreneurship; basic knowledge of AI-based application systems is helpful. Course offering: planned from summer semester 2027. | |||
 | Internationale KI-Ringvorlesung "Cognitive Systems Modeling and AI Development" (state: under planning) Description: The lecture series offers a comprehensive insight into current trends, challenges and developments in artificial intelligence (AI) at an international level. Through collaboration with renowned experts, researchers and industry partners from various countries, the course provides a broad spectrum of perspectives on the manifold applications and implications of AI. Assessment: Assessment is based on regular attendance, active participation in discussions and a seminar paper on one of the topics of the lecture series. Students are expected to present their findings and reflections in the form of presentations and written work. Format: Lecture series Requirements: No specific prior knowledge is required for this lecture series. An interest in artificial intelligence and its effects on society is, however, an advantage. Schedule: tbd Course offering: planned from winter semester 2027/28. Target group: Students of the following Bachelor’s and Master’s programmes... Crediting: tbd Language: German and English Lecturer: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum | |||
 | KI-Kolloquium Beschreibung: Im Rahmen des Forschungskolloquiums präsentieren Absolventen des Bachelor- und Masterstudiums sowie Doktoranden der Juniorprofessur sowie weiterer Lehrstühle aktuelle Forschungsthemen in einem etwa 20-minütigen Vortrag. Anschließend folgt eine wissenschaftliche Diskussion der Präsentation, die ungefähr 10 Minuten dauert. Die Zuhörerschaft des Forschungskolloquiums besteht hauptsächlich aus Ihren Studierenden und Wissenschaftlern. Diese sind bereits mit der vorhandenen Literatur, den wesentlichen Definitionen und Standardwerken in ihren Fachgebieten vertraut. Daher sollten Sie sich in Ihrem Vortrag auf die spezifischen Aspekte des Themas konzentrieren, die Sie bearbeitet haben. Bewertung: Eine wichtige Bewertungsgrundlage bildet die Darstellung der angewendeten Forschungsmethoden sowie die Präsentation der erzielten Ergebnisse. Des Weiteren trägt die Einordnung Ihrer Ergebnisse in den Kontext des untersuchten Forschungsgebiets zu einer herausragenden Leistung bei. Format: Kolloqium Voraussetzungen: Für die Teilnahme an dieser Veranstaltung ist die Anfertigung einer wissenschaftlichen Arbeit (z.B. Abschlussarbeit) erforderlich. Zeitplan: Das Forschungskolloquium findet jedes Semester zu festen Enzelterminen statt (immer Freitags). Studierende vereinbaren einen der festgelegten Termine mit ihrem individuellen Betreuer. Kursangebot: Turnus: jedes Semester. Hauptzielgruppe: Teilnehmer nachfolgender Bachelor- und Master Studiengänge: Anrechnung: entsprechend der jeweiligen Studienordnung Sprache: Deutsch und Englisch Dozent: Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum |