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Management Support Systems III (Künstliche Intelligenz)

Ansprechpartner

Alexandre Witte, M. Sc.

Raum: 47/203

Tel.: +49 541 969-4820

alexandre.witte@uni-osnabrueck.de

Allgemeines

Studienbereiche

• M.Sc. Wirtschaftsinformatik > Major Elective Advanced Management Support
• M.Sc. Betriebswirtschaftslehre > Wahlpflichtbereich
• M.Sc. Economics > Wahlpflichtbereich

Veranstaltungsaufbau

• Management Support Systems III Vorlesung/Übung (4 SWS)
• Management Support Systems III Rechnerübung (2 SWS) (Für eigenständige Rechnerübungen sind wöchentlich mehrere Termine im CIP-Pool reserviert.)
• KI-Praktikum

Lernziele

• Sie erlernen relevante Methoden und Modelle (Faktenwissen) zur Entwicklung wissensbasierter Anwendungen.
• Sie verstehen die zugehörigen Konzepte und können ihre relative Einsetzbarkeit beurteilen (metakognitives Wissen).
• Sie können die Methoden auf reale unternehmerische Probleme anwenden (prozedurales Wissen) und wissensbasierte Systeme verschiedenster methodischer Basis konzipieren (modellieren) und implementieren.  
• Sie können entscheidungsorientiert mit wissensbasierten Systemen agieren und die Ergebnisse interpretieren (prozedurales/metakognitives Wissen).

Software

Literaturempfehlungen

• Beierle, C., & Kern-Isberner, G. (2014). Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (5., überarbeitete und erweiterte Auflage.). Wiesbaden: Springer Vieweg.
• Ertel, W., Bibel, W., Kruse, R., & Nebel, B. (2013). Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung (3. Auflage.). Wiesbaden: Springer Vieweg.
• Hannig, U. (2002). Knowledge Management und Business Intelligence. Berlin ; New York: Springer Berlin Heidelberg.
• Bergmann, R. (2008). Experience Management: Foundations, Development Methodology, and Internet-Based Applications. Berlin ; New York: Springer Berlin Heidelberg.
• Görz, G., & Schneeberger, J. (2003). Handbuch der Künstlichen Intelligenz (4. Auflage.). München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag.
• Russell, S., & Norvig, P. (2012). Künstliche Intelligenz (3., aktualisierte Auflage.). München u.a.: Pearson Studium.
• Weitere Literatur wird ggf. in den entsprechenden Veranstaltungen bekannt gegeben.

Prüfungsleistungen

120-minütige Klausur am Ende des Semesters. Die Klausur besteht zu:

• 50 % aus Vorlesungsinhalten und zu
• 50 % aus Übungsinhalten.

Erfolgreiche Teilnahme am KI-Praktikum.

Inhaltsübersicht

Gegenstand der Veranstaltung „Management Support Systems III (Künstliche Intelligenz)“ sind wissensbasierte Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung, die mittels repräsentativer Software auf betriebliche Planungsprobleme angewandt werden. Die folgenden Themengebiete werden dabei behandelt:

• Wissensbasierte Systeme / Expertensysteme,
• Wissensrepräsentation,
• Inferenzstrategien,
• Regelbasiertes Schließen,
• Klassifikation,
• Diagnostik,
• Wissensakquisition / Knowledge Engineering,
• Fallbasiertes Schließen (Case-based Reasoning),
• Künstliche Neuronale Netze,
• Data Mining / Knowledge Discovery in Databases,
• Text Mining und
• Wissensmanagement.

Diese Themengebiete werden im Rahmen der Vorlesung theoretisch vorgestellt und in der begleitenden Übung in Übungsaufgaben mit der passenden Software praktisch vertieft, sodass die Theorie durch den praktischen Einsatz besser verstanden werden kann. Ein abschließendes KI-Praktikum führt mittels einer mehrstufigen Praxisfallstudie in die kombinierte Anwendung der Konzepte auf reale betriebliche Probleme ein.

Sammelband zum KI-Praktikum

Die Ergebnisse des KI-Praktikums werden seit dem Wintersemester 2013/2014 bei Erfüllung bestimmter Bedingungen als Sammelband in Form einer Open Access Publikation veröffentlicht. Nachfolgend eine Auflistung der bisherigen Publikationen:

• Wintersemester 2013/2014: Text Mining in wissenschaftlichen Publikationen
  (Rieger, B.; Benjamins, A. (Hrsg.): Text Mining in wissenschaftlichen Publikationen. In: Proceedings des KI-Praktikums der Veranstaltung Management Support Systems III an der Universität Osnabrück. Osnabrück: FB09 - Hochschulschriften, 2014. (PDF-Download, 915 kB))