course-schedule

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in ERP-Systemen (Vorlesung)

Inhalt: Zur Steuerung und Optimierung betrieblicher Prozesse werden heute ERP-Systeme (ERP - Enterprise-Resource-Planning) eingesetzt. Typische, für den Einsatz relevante betriebliche Funktionen sind u.a. Wareneinkauf, Materialwirtschaft, Produktion und Verkauf/Marketing. Im Bereich des Verkauf/Marketing ist unter dem Schlagwort CRM - Customer Relationship Management - ein Paradigmenwechsel am Markt erfolgreicher Unternehmen zu beobachten, bei dem die profitable Kundenbeziehung in den Mittelpunkt des unternehmerischen Handels gestellt wird. In dieser Veranstaltungen wird am Beispiel des CRM der Einsatz von KI-Methoden vorgestellt. Teil I: Notwendige Theorie - Konzepte und Algorithmen Eine aufkommende Teildisziplin des CRM ist das CRA - Customer Relationship Analytics. Auf der Basis von Verfahren des unterwiesenen, des nicht unterwiesenen und des autonomen Lernens kann eine Entscheidungsunterstützung bei der Steuerung betrieblicher Prozesse erwartet werden. Teil I der Veranstaltung erörtert ausgewählte Problemklassen des CRA sowie eine Auswahl von Methoden, die für die Implementierung der Problemklassen geeignet sind: - Klassifikation am Beispiel der Lieferantenklassifikation mit Methoden wie Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Random Forest, Support Vector Machine (davon max. 2 Methoden) - Prognose am Beispiel der Absatzprädiktion mit Methoden wie lineare Regression und Neuronale Netze - Assoziationsanalyse am Beispiel der Warenkorbanalyse mit der Apriori-Methode - Segmentierung am Beispiel der Kundensegmentierung mit Clustering-Methoden wie k-Means und DBSCAN Teil II: Unser Werkzeug – Die Programmiersprache Python Teil II beschäftigt sich mit der praktischen Umsetzung einiger der vorgestellten Methoden. Dazu wird die Programmiersprache Python verwendet. Es werden zuerst die wesentlichen Konzepte der Sprache Python erarbeitet wie: Datentypen, Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen (opt. Objektorientierung). Teil III: Klassifikation, Prädiktion, Clustering live Anschließend werden Daten synthetisiert und die Anwendung obiger Methoden trainiert. Teil IV: Theorie: Linked Data Engineering Teil IV beschäftigt sich mit der Theorie des Linked Data Engineering. „Linked Data“ sind stark vernetzte Daten, die in Graph-basierten Datenbanken gespeichert und optional mit semantischen Informationen angereichert werden können. Linked Data haben ein Anwendungsspektrum angefangen beim klassischen Reporting bis hin zur Ursachenforschung. Zu den Linked Data Technologien gehören Sprachen wie XML, RDF, RDFS und OWL, Ansätze für Abfragesprachen wie SPARQL, Reasoning-Methoden sowie nicht zuletzt Werkzeuge zur Modellbildung und Inferenz. Das Verständnis der logischen und technologischen Grundlagen ist die Voraussetzung für das Verständnis von semantischen Anwendungen. - Grundlagen: Prinzipien, Uniform Resource Identifier - RDF: Sprache und deren Serialisierung, Datenstrukturen, Reification - RDFS: Model Building, Logical Inference - OWL: Konzept und Anwendung - Vocabularies and Ontologies: Linked Data Vocabularies, OWL - Die Sprache SPARQL: Queries - RDF Databases - RDF Frameworks Teil V: Linked Data live Anschließend wird mit SPARQL gearbeitet

E-Commerce: Strukturen, Technologien und Geschäftsmodelle (Seminar)

Dozent/in: Mathias Groß, Stefan Luther

Inhalt: Bestandteile des E-Commerce Universums, Händlerinteressen vs. Kundenwunsch, Technologien, Design, Businessmodelle

Vernetzen, verkaufen, verdienen - Business mit Social Media (Seminar)

Dozent/in: Mathias Groß, Marc Stephan Riedel

Inhalt: Seit dem Aufkeimnen erster Social-Media-Aktivitäten hat sich das Feld rasant entwickelt - vom bloßen Informationsaustausch unter Freunden zu einem hart umkämpften Markt. Reichweite, Follower und Conversions wurden zu einer neuen Währung. Das Seminar möchte verschiedene Aspekte beleuchten, welches unternehmerische Potenzial in Online-Netzwerken steckt. Dazu werden wir sammeln, welche sozialen Netzwerke es gibt, und ergründen, wofür sie genutzt werden (können): Wie lassen sich Social-Media-Kanäle einsetzen, um die eigene Marke bekannter zu machen und Produkte besser zu vertreiben? Welche Geschäftsmodelle lassen sich auf Grundlage bestehender Social-Media-Netzwerke entwickeln? Und welche App ist der nächste heiße Sch***, der die Welt aus den Angeln hebt und in wenigen Monaten Millionen wert sein wird?

Course Schedule

Lehrveranstaltungen

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in ERP-Systemen (Vorlesung)

E-Commerce: Strukturen, Technologien und Geschäftsmodelle (Seminar)

Vernetzen, verkaufen, verdienen - Business mit Social Media (Seminar)