Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) wie das Lernen aus Daten (maschinelles Lernen), Bild- oder Mustererkennung und Sprachverarbeitung werden zunehmend in Unternehmen zur Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt. 

Im Studiengang Wirtschaftsinformatik werden in vielen Lehrveranstaltungen aktuelle Technologien behandelt, dies gilt auch für das Themengebiet der Künstlichen Intelligenz. 

In den Lehrveranstaltungen Grundlagen der Programmierung und angewandten Programmierung lernen die Studierenden die Grundlagen von Algorithmen und Datenspezifikationen, die für das Verständnis von KI erforderlich sind. Mathematik und Statistik bilden die theoretische Basis für die Entwicklung und das Verständnis von maschinellen Lernverfahren. In Statistik geht es neben den Grundlagen der Statistik auch um die Anwendung einer KI wie ChatGPT für die Unterstützung von Datenanalysen. 

Durch die Lehrveranstaltungen Datenmodellierung und Datenbanksysteme sowie Datenbanktechnologien erlangen die Studierenden Fähigkeiten in der strukturierten Verarbeitung und Analyse von Daten, was ein zentraler Aspekt von KI ist. In den Modulen zu Webtechnologien, Verteilte Anwendungen und Rechnernetzen lernen die Studierenden die technologische Infrastruktur und Kommunikationsprotokolle kennen, die für die Implementierung von KI-basierten Systemen notwendig sind. 

Im Wahlpflichtmodul "Wirtschaftsinformatik" im 6. Semester wird das Fach "Anwendungen Künstlicher Intelligenz" angeboten. Im alternativen Modul "Informationswirtschaft" ist KI Thema im Bereich Digitale Ethik. 

Auch im Master werden in zahlreichen Lehrveranstaltungen KI-Themen behandelt: 

1. Semester: Grundlagen der KI

• Methoden der Wissensverarbeitung: Einführung in Künstliche Intelligenz mit Fokus auf Bilderkennung und die Arbeit mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs).

2. Semester: Wahlpflichtmodule

Studierende wählen aus verschiedenen Modulen, um ihre Schwerpunkte zu setzen. Im Bereich Künstliche Intelligenz stehen zur Auswahl:

• Data Mining: Maschinelles Lernen für die Analyse großer Datenmengen und die Entdeckung von Mustern.

3. Semester: Wahlpflichtmodule

• Big Data Analytics: Implementierung von KI-Algorithmen auf ressourcenbeschränkten Geräten (TinyML) zur Verarbeitung von großen Datenmengen.
• Wissensmanagement: Anwendung von KI im Bereich des hochautomatisierten Fahrens, zur Unterstützung von Entscheidungsfindungsprozessen in der Mobilitätsbranche.

Studierende und Forschende im Studiengang Wirtschaftsinformatik nutzen die KI-Infrastruktur der KI-Werkstatt .

Hier gibt es die Möglichkeit, auf virtuelle Maschinen mit A40 GPU Unterstützung (Windows oder Linux) zurückzugreifen, JupyterHub mit unterschiedlichen GPU und CPU Varianten und bis zu 24GB VRAM zu nutzen oder auf HPC-Server mit A100 Karten zuzugreifen.

Viele Professor_innen des Studiengangs betreuen gern Bachelor- oder Masterarbeiten zu KI-Themen, vereinbaren Sie gern einen Sprechstundentermin: 

• Prof. Dr. Ingo Claßen 
• Prof. Dr. Axel Hochstein (Machine Learning, Künstliche Neuronale Netze, Zeitreihenanalysen, NLP, Sprachmodellierung)
• Prof. Dr. Verena Majuntke (nachhaltige Softwareentwicklung, green AI) 
• Prof. Dr. Katharina Simbeck (insbesondere zu Fairness von KI, KI in HR, KI im Bildungswesen)
• Prof. Dr. Martin Spott
• Prof. Dr. Olga Willner (insbesondere KI und Internet of Things)
• Prof. Dr. Ulrich Meissen (insbesondere KI und IT-Sicherheit)

Prof. Dr. Birte Malzahn

• Forschung zu urbaner Logistik

Prof. Dr. Ulrich Meissen

• Forschung zu IT-Sicherheit

Prof. Dr. Martin Spott

• Fortlaufendes Forschungsprojekt mit dem Bundesinstitut für Risikobewertung zum Thema "Erkennung von Zutaten in Fotos von Mahlzeiten”
• IFAF-Projekt MultiLA zum Thema "interaktive e-Learning-Anwendungen mit Learning Analytics im Bereich Data Science"

Prof. Dr. Katharina Simbeck 

• Mehrere Forschungsprojekte zum Einsatz von KI im Personalmanagement sowie zu KI in der Bildung
• Fairness, Erklärbarkeit und Auditierbarkeit von KI-Systemen