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Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

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Strategy & AI - Cheatsheet
Strategy & AI - Cheatsheet Strategische Implementierung von KI-Technologien Definition: Strategische Integration von KI in Geschäftsprozesse zur Optimierung und Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Details: Ziel: Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Innovationsförderung Schritte: Bedarfsanalyse, Technologieauswahl, Pilotprojekte, Skalierung Herausforderungen: Datenqualität, Mitarbeiterqualifikatio...

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Strategy & AI - Exam
Strategy & AI - Exam Aufgabe 1) Strategische Implementierung von KI-Technologien Die strategische Integration von KI in Geschäftsprozesse zielt darauf ab, Wettbewerbsvorteile durch Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und Innovationsförderung zu erreichen. Dies umfasst folgende Schritte: Bedarfsanalyse: Untersuchung der aktuellen Geschäftsprozesse, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI einen ...

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Welche Schritte sind für die strategische Implementierung von KI-Technologien notwendig?

Was gehört zu den Herausforderungen bei der Implementierung von KI wegen der Datenqualität?

Welche Erfolgsfaktoren sind wichtig für die Implementierung von KI-Technologien?

Wie hoch sind die jährlichen Kosteneinsparungen durch den Einsatz neuer Hardware in einem Datencenter, das derzeit 500.000 kWh verbraucht und 0,30 €/kWh kostet, wenn die Energieeinsparung 15 % beträgt?

Nenne zwei potentielle Maßnahmen zur Optimierung des Energieverbrauchs in Datencentern.

Welche Zertifizierungen sollten für ein effektives E-Waste-Management berücksichtigt werden?

Welche drei potenziellen Risiken müssen während eines ML-Projekts identifiziert und gemanagt werden?

Wie lautet die Formel zur Berechnung des Risikos?

Welche Maßnahmen können zur Steuerung der Risiken schlechter Datenqualität in einem ML-Projekt ergriffen werden?

Welche Maßnahmen können ergriffen werden, um Bias in einem KI-System zur Bewerbervorauswahl zu vermeiden?

Wie kann Transparenz und Nachvollziehbarkeit (Explainability) in einem KI-System garantiert werden?

Welche spezifischen Maßnahmen können ergriffen werden, um den Datenschutz und die Privatsphäre bei einem KI-System zu sichern?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Strategy & AI an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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KI-Unternehmen und daten-zentriertes Denken

Dieser Abschnitt befasst sich mit den Grundlagen und Strategien von Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

  • Konzepte des daten-zentrierten Denkens
  • Bedeutung von Datenanalyse für Geschäftsentscheidungen
  • Strategische Implementierung von KI-Technologien
  • Einfluss von Big Data auf Unternehmensstrategie
  • Beispiele erfolgreicher KI-Unternehmen
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Nachhaltige Informationssysteme

Der Fokus liegt hier auf der Entwicklung und Nutzung von Informationssystemen, die sowohl ökologisch als auch ökonomisch nachhaltig sind.

  • Definition und Anforderungen nachhaltiger Informationssysteme
  • Methoden zur Evaluierung der Nachhaltigkeit von IT-Systemen
  • Integration von Nachhaltigkeit in IT-Strategien
  • Fälle von nachhaltigen Praktiken in der IT
  • Zukunftsperspektiven nachhaltiger Technologien
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Management von Machine-Learning-Projekten für nachhaltige Zukünfte

Dieser Abschnitt betrachtet das Management und die Steuerung von Machine-Learning-(ML)-Projekten unter Berücksichtigung nachhaltiger Ziele.

  • Projektphasen im ML-Management
  • Nachhaltigkeitsziele in ML-Projekten
  • Ressourcenplanung und -management
  • Risikomanagement bei ML-Projekten
  • Beispiele nachhaltiger ML-Projekte
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Generativität und Grenzen digitaler Werkzeuge

Die Betrachtung der Veränderungskraft und Restriktionen digitaler Werkzeuge im Kontext von KI und Datenverarbeitung steht hier im Vordergrund.

  • Definition von Generativität in digitalen Werkzeugen
  • Grenzen aktueller digitaler Werkzeuge
  • Ethik und Verantwortung im Einsatz von KI-Werkzeugen
  • Fallstudien über innovative Nutzung digitaler Werkzeuge
  • Zukunftsausblick und technologische Entwicklungen
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Zukunftstrends und ethische Überlegungen in der KI

In diesem Abschnitt werden aktuelle Trends und ethische Fragestellungen im Bereich der KI diskutiert.

  • Aktuelle und zukünftige KI-Entwicklungen
  • Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung
  • Gesellschaftliche Auswirkungen von KI-Technologien
  • Regulatorische Rahmenbedingungen und Richtlinien
  • Debatten und Fallstudien ethischer Dilemmas
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Strategy & AI an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Strategy & AI' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in die Schnittstelle zwischen strategischem Management und Künstlicher Intelligenz. Unter der Leitung von Professor Dr. Mustermann wird Dir sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen vermittelt. Das Modul erstreckt sich über ein Sommersemester und umfasst insgesamt 180 Stunden Arbeitsaufwand, bestehend aus 60 Stunden Präsenzunterricht und 120 Stunden Selbststudium und Prüfungsvorbereitung. Der Kurs kombiniert Präsenzlehre und E-Learning-Module, begleitet von wöchentlichen Vorlesungen und praktischen Übungen. Deine Leistung wird durch eine Klausur (50%) und eine Hausarbeit (50%) bewertet, wobei zwei bestandene mündliche Testate Voraussetzung für die Teilnahme an der Modulprüfung sind. Zu den wesentlichen Themen des Curriculums gehören KI-Unternehmen und daten-zentriertes Denken, nachhaltige Informationssysteme, Management von Machine-Learning-Projekten sowie ethische Überlegungen in der KI.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul erstreckt sich über 1 Semester. Der Gesamtarbeitsaufwand umfasst 180 Stunden, bestehend aus 60 Stunden Präsenzzeit und 120 Stunden für die Vor- und Nachbereitung sowie Prüfungsvorbereitung. Die Vorlesung richtet sich nach einer Mischform des Präsenzunterrichts und E-Learnings. Es gibt wöchentliche Vorlesungen und dazu passende Übungen, die den theoretischen Inhalt praktisch erweitern.

Studienleistungen: Die Modulnote setzt sich aus einer Klausur (50%) und einer Hausarbeit (50%) zusammen. Voraussetzungen zur Zulassung zur Modulprüfung sind zwei bestandene mündliche Testate.

Angebotstermine: Nur im Sommersemester

Curriculum-Highlights: KI-Unternehmen und daten-zentriertes Denken, nachhaltige Informationssysteme, Management von Machine-Learning-Projekten, ethische Überlegungen in der KI.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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