Vorlesungsverzeichnis

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Veranstaltungen von Prof. Dr. rer. nat. Peter Niemeyer


Lehrveranstaltungen

Betriebliche Standardsoftware (Vorlesung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C HS 2

Inhalt: Das Modul vermittelt Kenntnisse zu folgenden Themen: - Aufgaben betrieblicher Standardsoftware - Merkmale betrieblicher Standardsoftware - Marktübersicht über Standard ERP-Systeme - Individualsoftware vs. Standardsoftware - Erweiterungskonzepte (am Beispiel SAP R/3) - Schnittstellenkonzepte (am Beispiel SAP R/3) - Fallstudien zu ausgewählten Prozesse (am Beispiel SAP R/3) - Wartung von betrieblicher Standardsoftware Fachkompetenz - kompetente Beurteilung der Chancen und Risiken beim Einsatz von betrieblicher Standardsoftware - Kenntnisse ausgewählter Prozesse des ERP Systems SAP R/3 Methodenkompetenz - praktischer Umgang mit einem komplexen Softwaresystem

Forschungsmethoden II (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 14:30 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 40.164 Seminarraum

Research Colloquium Business Informatics & Data & Science (Kolloquium)

Dozent/in: Olga Abramova, Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Kathrin Padberg-Gehle, Ricardo Usbeck

Inhalt: The Research Colloquium at the Institute for Information Systems (IIS) at Leuphana University is a dynamic and interdisciplinary platform for scholarly exchange, critical dialogue, and academic networking focused on PhD students in and around Data Science and AI. Designed to foster a vibrant research culture, the colloquium brings together faculty, researchers, doctoral candidates, and external guests to discuss current topics in the field of information systems and beyond. Our colloquium features a diverse set of formats: * Research Talks: IIS faculty and doctoral researchers present ongoing projects and recent findings, receiving constructive feedback in a collaborative environment. * Invited Expert Lectures: Renowned national and international scholars are invited to share cutting-edge research and theoretical insights, offering new perspectives and fostering academic exchange. * Startup & Industry Talks: Entrepreneurs and professionals from startups and established companies discuss real-world challenges and innovations at the intersection of business and technology, providing practical insights and networking opportunities. * Interdisciplinary Dialogues: The colloquium also opens space for collaborative sessions across disciplines, reflecting the integrative and transdisciplinary mission of Leuphana University. Open to members of the university and interested guests, the IIS Research Colloquium serves as an essential forum for inspiration, collaboration, and advancing impactful research.

Chancen und Risiken für Cybersicherheit durch KI-Systeme (Seminar)

Dozent/in: Christoph Martin, Peter Niemeyer

Termin:
 Einzeltermin | Sa, 25.10.2025, 10:15 - Sa, 25.10.2025, 17:45 | C 5.311 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 07.11.2025, 14:15 - Fr, 07.11.2025, 19:45 | C 5.311 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 08.11.2025, 10:15 - Sa, 08.11.2025, 19:45 | C 5.311 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 06.12.2025, 10:15 - Sa, 06.12.2025, 17:45 | C 5.311 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 17.01.2026, 10:15 - Sa, 17.01.2026, 19:45 | C 5.311 Seminarraum

Inhalt: Einführung in KI und Cybersicherheit - Überblick über KI-Technologien und ihre Bedeutung für die Cybersicherheit - Einführung in Schlüsselkonzepte und Terminologie - Wiederholung von ausgewählten Methoden des maschinellen Lernens - Untersuchung von Prinzipien der Cybersicherheit, Bedrohungen, Abwehrmaßnahmen sowie Übersicht zu neuen Bedrohungsszenarien durch den Einsatz von KI-Systemen Robustheit, Erklärbarkeit und ethische Fragestellungen - Diskussion ethischer Fragen und Herausforderungen beim Alignment von KI-Systemen an menschliche Ziele, Präferenzen oder ethische Grundsätze - Ansätze zur Erklärbarkeit von KI-Systemen - Diskussion von Problemen, wie Datenqualität, Bias, Datenschutz und deren Auswirkungen auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen und Bezug zur Sicherheit von KI-Systemen Diskussion von Schwachstellen und Angriffen im Kontext von datengetriebenen Systemen - Untersuchung von spezifischen Schwachstellen in KI-Modellen mit Hinblick auf den Machine Learning Lifecycle (u. a. data poisoning, model stealing, adversarial attacks) - Analyse konkreter Angriffsmethode (z. B. Fast Gradient Sign Attack) - Diskussion von Gegenmaßnahmen Einfluss von KI auf die Cyberbedrohungslandschaft - Diskussion über den Einfluss von (generativer) KI auf existierende Angriffe, wie Social Engineering und Malwaregenerierung Chancen der KI in der Cybersicherheit - Diskussion darüber, wie KI die Cybersicherheit durch automatisierte Bedrohungserkennung, Reaktionssysteme und prädiktive Sicherheitsmaßnahmen verbessern kann

DATAx: Datenanalyse mit Python (9) (Übung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Montag | 14:00 - 14:55 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 9.102 Seminarraum

Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.

DATAx: Datenanalyse mit Python (10) (Übung)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Montag | 15:00 - 15:55 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 9.102 Seminarraum

Inhalt: Diese Übung führt in die Programmierung und Datenanalyse mit der Programmiersprache Python ein. Sie richtet sich speziell an Studierende ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung im Programmieren. Im Laufe des Kurses lernen die Studierenden: - Die Anwendung grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen. - Einen effektiven Umgang mit Large Language Models (LLMs) in Chat AI. - Die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python. Mithilfe vorgefertigter Jupyter-Notebooks betreuen Dozenten aus verschiedenen Fachbereichen die ersten praktischen Erfahrungen der Studierenden mit Python in Jupyter-Notebooks, darunter auch Sitzungen zu Datenanalyse und maschinellem Lernen. Regelmäßige Aufgaben motivieren die Studierenden, praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln und ihr neu erworbenes Wissen auf ihr Studienfach anzuwenden. Am Ende des Semesters arbeiten die Studierenden in einer Lerngruppe an einem datengesteuerten Projekt, übernehmen verschiedene Rollen und lernen, gemeinsam Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren. Während der gesamten Übung stehen erfahrene und engagierte Tutoren (Teaching Assistants) zur Verfügung, um die Studierenden auf dem Campus zu unterstützen. Die Unterrichtssprachen in den Tutorien sind Deutsch und Englisch.

Networks, Crowds and Markets (Seminar)

Dozent/in: Burkhardt Funk, Peter Niemeyer

Termin:
 wöchentlich | Donnerstag | 09:50 - 12:05 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 14.103 Seminarraum

Inhalt: Aufbauend auf dem Buch "Network, Crowds and Markets: Reasoning about a Highly Connected World " (David Easley & Jon Kleinberg, Cambridge Univ. Press, 2010) werden Methoden aus Spieltheorie und Netzwerkanalyse erläutert und auf (überwiegend) wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen angewendet. Im ersten Teil der Veranstaltung werden die methodischen Grundlagen vorgestellt. Anschließend bereiten die Studierenden Diskussionen zu ausgewählten Themen aus dem Buch von Easley & Kleinberg vor.