Vorlesungsverzeichnis

Suchen Sie hier über ein Suchformular im Vorlesungsverzeichnis der Leuphana.

Start > Leuphana Bachelor (B.A./B.Eng./B.Sc./LL.B.) -> Minor E-Business -> Spezialthemen des E-Business I

Lehrveranstaltungen

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in ERP-Systemen (Vorlesung)

Termin:
wöchentlich | Freitag | 08:15 - 11:45 | 06.04.2021 - 09.07.2021 | Online-Veranstaltung

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-Learning - Konzeption, Produktion und Betrieb von Web-Based-Trainings. (Seminar)

Dozent/in: Mathias Groß

Termin:
wöchentlich | Mittwoch | 08:15 - 09:45 | 06.04.2021 - 09.07.2021 | Online-Veranstaltung
wöchentlich | Mittwoch | 10:15 - 11:45 | 06.04.2021 - 09.07.2021 | Online-Veranstaltung

Inhalt: Was ist E-Learning? Wie wird es in Unternehmen heute eingesetzt? Worin liegen die Stärken und Schwächen dieser Form der Wissensvermittlung? Welche Methoden und Technologien kommen zum Einsatz? Wie wird zukünftig Wissen vermittelt?

Konzeption von Webportalen (inhaltlich, nicht technisch) (Seminar)

Dozent/in: Stefanos Dimitriadis

Inhalt: - Analyse von Webportalen - Definition vom Qualitätsmerkmalen für Webportale - Systematische Vorgehensweise bei der Konzeption von Webportalen - Vorstellung von Kreativitätstechniken - Wichtige Fragen in Briefinggesprächen - Projektarbeit in Teams