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KI in Unternehmen

Summer

Einsatzbereiche und ethische Implikationen

(engl. AI in Companies – Areas of Application and Ethical Implications )

Modulnummer: FIN-INF-110504

Kürzel

KIU

CP

5

Semester

Summer

Fachsem.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Bachelor

Link zum LSF: LSF
Zugang beschränkt:
Verantwortung: Dr. Christian Beyer
Dozent:in: Dr. Christian Beyer
Lehrveranstaltungen: Seminar: KI in Unternehmen - Einsatzbereiche und ethische Implikationen
Verwendbarkeit: - B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz
- B.Sc. INF: Wissenschaftliches Seminar
- B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
- B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. CV: Wissenschaftliches Seminar
- B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027)
- B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. INGINF: Wissenschaftliches Seminar
- B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
- B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht
- B.Sc. WIF: Wissenschaftliches Seminar
- B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027)
- B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
- B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. INF (bilingual): Wissenschaftliches Seminar
- B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)

Angestrebte Lernergebnisse:
The students ...

  • understand how AI is used in business contexts and can critically evaluate it
  • recognize and discuss ethical implications in connection with AI.
  • develop their presentation skills and the ability to present complex topics in an understandable way.
  • learn to analyze, as well as summarize scientific articles and how to write one themselves

Inhalt:

  • An overview of possible uses of AI in companies
  • ethical considerations
  • social responsibility
  • case studies

Arbeitsaufwand:
Attendance times: 2 hours per week: seminar / consultations Individual working time 130 hours:

  • Reading and understanding the articles provided
  • Researching additional articles
  • Writing
  • Presentation

Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

Referat

Seminar

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

none

  • At least in the 4th semester
  • Machine Learning
  • Data Mining
  • Fundamentals of Natural Language Processing
  • Introduction to Deep Learning
  • Advanced English skills

Medienformen: Literatur:


Literature will be made available during the first meeting

Hinweise: