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Vorlesungsverzeichnis >> Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik >> Bachelor-/Master-/Diplomstudiengänge Angewandte Informatik, Computing in the Humanities, International Information Systems Management, Software Systems Science, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftspädagogik mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik >>
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Lehrveranstaltungen für Master
Angewandte Informatik
Kulturinformatik
Kognitive Systeme
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V KogSyS-ML-M: Lernende Systeme -
- Dozent/in:
- Ute Schmid
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 8:00 - 10:00, WE5/05.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorleistungen: GdI-MfI-B, MI-AuD-B
- Inhalt:
- Die Veranstaltung vermittelt vertieftes Wissen und Kompetenzen im Bereich Maschinelles Lernen mit dem Fokus auf symbolischen, neuronalen und statistischen Algorithmen. Anmerkung: Die Folien sowie weitere Materialien sind überwiegend in englischer Sprache. Vorlesung: In der Vorlesung werden wesentliche symbolische, statistische und neuronale Ansätze des maschinellen Lernens mit Bezügen zum menschlichen Lernen vertiefend eingeführt. Wesentliche Themengebiete sind: Entscheidungsbaumalgorithmen, Multilayer Perzeptrons, Instance-based Learning, Induktive Logische Programmierung, Genetische Algorithmen, Bayes'sches Lernen, Lerntheorie, Induktive Programmsynthese, Reinforcement Learning. Übung: Vertiefung von in der Vorlesung eingeführten Methoden und Techniken, zum Teil mit Programmieraufgaben in Java und PROLOG.
- Empfohlene Literatur:
- Mitchell, Machine Learning
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Medieninformatik
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Information Retrieval 1 [MI-IR1-M] -
- Dozent/in:
- Andreas Henrich
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6, Gaststudierendenverzeichnis, Erweiterungsbereich
- Termine:
- Mo, 12:15 - 13:45, WE5/02.020
Einzeltermin am 17.10.2014, 14:30 - 16:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 17.10.2014, 8:15 - 9:45, WE5/04.004
Einzeltermin am 4.11.2014, Einzeltermin am 7.11.2014, 8:15 - 9:45, WE5/01.006
- Schlagwörter:
- Suchmaschinen, Information Retrieval, Web-Suche, Information Seeking
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Master-Seminar zur Medieninformatik: Methoden und Trends der Visual Analytics [MI-Sem-M] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Daniel Blank, Andreas Henrich
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Blockveranstaltung, 8.1.2015 8:00 - 9.1.2015 17:30, WE5/02.116
Blockveranstaltung, 9.1.2015 8:00 - 9.1.2015 18:00, WE5/03.004
Zeit und Ort nach Vereinbarung; Vorbesprechung, individuelle Zwischentermine, Vorträge in einem Blocktermin
Vorbesprechung: Montag, 6.10.2014, 16:00 - 18:00 Uhr, WE5/02.116
- Schlagwörter:
- Visual Analytics, Big Data, Visualisierung
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Projekt zur Medieninformatik: Web-basierte Informationsvisualisierung [MI-Proj-B] -
- Dozent/in:
- Andreas Henrich
- Angaben:
- Übung, 4 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mo, 8:15 - 9:45, WE5/02.116
Di, 12:15 - 13:45, WE5/02.116
Einzeltermin am 20.1.2015, 12:15 - 13:45, WE5/01.004
montags treffen sich die Gruppen 1, 2 und 5; dienstags treffen sich die Gruppen 3 und 4
- Schlagwörter:
- Web-Technologien, JavaScript, Frameworks, Visualisierung
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Mensch-Computer-Interaktion
Smart Environments
Informatik
Kommunikationsdienste, Telekommunikationssysteme, Rechnernetze
Praktische Informatik
Softwaretechnik und Programmiersprachen
Mobile Software Systeme
Wirtschaftsinformatik
Industrielle Informationssysteme
Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen
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Wissenschaftliches Arbeiten in der Wirtschaftsinformatik -
- Dozent/in:
- Jakob Wirth
- Angaben:
- Übung, 2 SWS, ECTS: 3, Gaststudierendenverzeichnis
- Termine:
- Mo, 16:00 - 20:00, WE5/02.005
Veranstaltungsbeginn ist am 13.10.2014
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Dieser Kurs richtet sich an alle Studierenden der Wirtschaftsinformatik und interessierte Studenten anderer Studiengänge, die im Bereich Wirtschaftsinformatik eine Projekt-, Seminar-, Bachelor-, Master- oder Diplomarbeit schreiben möchten.
Die erfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung kann im Rahmen des Kontextstudiums im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik mit 3 ECTS-Punkten in der Teil-Modulgruppe Wissenschaftliches Arbeiten angerechnet werden.
Da die Teilnehmerzahl auf die Zahl der verfügbaren Rechnerarbeitsplätze begrenzt ist, melden Sie sich bitte zur Veranstaltung direkt per Mail bei Herrn Jakob Wirth(jakob.wirth@uni-bamberg.de) an.
- Inhalt:
- Das Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studenten die Einarbeitung in das wissenschaftliche Arbeiten zu erleichtern. Dabei richtet sich diese Veranstaltung speziell an Studierende der Wirtschaftsinformatik und interessierte Studenten anderer Studiengänge, die im Bereich Wirtschaftsinformatik eine Projekt-, Seminar-, Bachelor-, Master- oder Diplomarbeit schreiben möchten.
Der Kurs beginnt mit einer allgemeinen Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten sowie mit einem Überblick über die verschiedenen Forschungsmethoden, die im Rahmen der Wirtschaftsinformatik häufig verwendet werden (vgl. Wilde/Hess 2007). Nach einer Einführung in die Literaturrecherche und Literaturverwaltung, wird vor allem näher auf die Entwicklung von Prototypen (Design Science Research), Simulation, Fallstudien und Quantitative Methoden (Empirie) eingegangen.
Die Veranstaltung richtet sich gezielt an Studenten, die noch keine oder wenige Kenntnisse haben. Deshalb wird während der Veranstaltung jedes Thema anhand von Übungsaufgaben (sofern möglich auch am PC) praktisch vertieft. Hierzu werden unter anderem Citavi, MAXQDA, Excel, SPSS und SmartPLS verwendet.
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Systementwicklung und Datenbankanwendung
Soziale Netzwerke
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Projekt zu Online Social Networks -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Kai Fischbach, Matthäus Zylka
- Angaben:
- Übung, 4 SWS
- Termine:
- Mo, 14:00 - 18:00, WE5/04.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die vorherige Teilnahme an mindestens einem der beiden folgenden Module wird empfohlen:
- Analyse sozialer Netzwerke (SNA-ASN-M)
- Netzwerktheorie (SNA-NET-M)
- Inhalt:
- In der Veranstaltung werden aktuelle Forschungsthemen aus dem Bereich Online Social Networks (digitale soziale Netzwerke) im Rahmen von Gruppenprojekten bearbeitet.
Das Projekt wird gemeinsam mit den Partnerinstitutionen Massachusetts Institute of Technology (MIT, Cambridge), Aalto University (Helsinki), Illinois Institute of Technology (IIT, Chicago) und der Universität zu Köln durchgeführt. Neben den regulären ECTS-Punkten wird bei erfolgreicher Teilnahme ein Zertifikat des MIT ausgestellt.
Weitere Informationen zu dem Kurs sind unter folgender Adresse hinterlegt: https://sites.google.com/site/coincourse2014/
- Empfohlene Literatur:
- Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
- Schlagwörter:
- soziale Netze, soziale Netzwerke, Netzwerkanalyse, Netzwerktheorie, Social Network Analysis
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SNA-ASN-M: Analyse sozialer Netzwerke -
- Dozent/in:
- Kai Fischbach
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS
- Termine:
- Mi, 10:00 - 12:00, WE5/01.006
- Inhalt:
- Die Veranstaltung bietet eine systematische Einführung in die Analyse sozialer Netzwerke (Social Network Analysis) und ihrer Bedeutung für die Wirtschaftsinformatik. Gegenstand der Veranstaltung sind Methoden und Modelle zur Bestimmung der strukturellen Eigenschaften von Netzwerken sowie der Position und Rolle der in sie eingebetteten Akteure. Darüber hinaus vermittelt das Modul Einsichten in die Bedeutung der Struktur und Dynamik sozialer Netzwerke für Effektivität und Effizienz betrieblicher Prozesse.
Zum Begriff "Soziales Netzwerk":
Der Begriff soziales Netzwerk bezeichnet ein Geflecht sozialer Beziehungen, in das Einzelne, Gruppen, kollektive oder korporative Akteure eingebettet sind. Die Methoden und Techniken, die in verschiedenen Disziplinen verwendet werden, um die Strukturen dieser Netzwerke aufzudecken und Rückschlüsse über die Funktion und Qualität der Netzwerke erlauben, werden gemeinhin unter dem Begriff Analyse sozialer Netzwerke (social network analysis, SNA) zusammengefasst [Wasserman & Faust 1994; Carrington et al. 2005]. Die zentrale Idee der SNA besteht darin, die statistischen Eigenschaften eines formalen Graphen, der als Abbild eines sozialen Netzwerks fungiert, mit dem tatsächlichen Verhalten der realen Akteure in Beziehung zu setzen. Welcher Typ von Interaktion betrachtet wird und ob die Akteure Individuen, Gruppen oder Organisationen sind, variiert in Abhängigkeit von Disziplin und Untersuchungsgegenstand. Die Wurzeln der SNA liegen in der Anthropologie, der Soziologie, Psychologie und Organisationstheorie. Mittlerweile hat sie sich Disziplinen übergreifend etabliert und verfügt über ein fortgeschrittenes und reichhaltiges Spektrum an qualitativen und quantitativen Methoden. Sie erweist sich seit einigen Jahren auch zunehmend im betriebswirtschaftlichen und wirtschaftsinformatischen Kontext als hilfreich. Häufig untersuchte Beziehungen sind Informations- und Kommunikationsbeziehungen, Transfer oder Tausch von Ressourcen und Weisungsbeziehungen im Rahmen von Unter- und Überordnungsverhältnissen. Entsprechende Arbeiten beschäftigen sich unter anderem mit den Auswirkungen von Netzwerkstrukturen auf die Leistung von Individuen, Gruppen und Organisationen. Befördert wird die Forschung zu sozialen Netzwerken dadurch, dass die Erhebung von Daten infolge der zunehmenden Verlagerung formeller und informeller Kommunikation auf elektronische Wege einfacher und kostengünstiger geworden ist. Das schafft die Grundlage für eine umfängliche Auswertung der Interaktionsstrukturen von Individuen und Gruppen – innerhalb und über Unternehmensgrenzen hinweg.
- Empfohlene Literatur:
- Zur Einführung seien die beiden folgenden kurzen Aufsätze empfohlen:
- Borgatti SP, Mehra A, Brass D, Labianca G (2009) Network Analysis in the Social Sciences. Science 323(5916): 892-895.
- Butts CT (2009) Revisiting the Foundations of Network Analysis. Science 325 (5939), S. 414–416.
(Kopien können über den Bibliothekskatalog der Uni Bamberg oder die Mitarbeiter der Professur bezogen werden.)
Weiterführende Literatur:
- Carrington PJ, Scott J, Wasserman S (2005) Models and Methods in Social Network Analysis. Cambridge University Press, New York.
- Knoke D, Yang S (2007) Social Network Analysis, 2. Auflage. Sage Publications, Thousand Oaks.
- Newman MEJ (2010) Networks. An Introduction. Oxford University Press, Oxford.
- Wasserman S, Faust K (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York.
- Schlagwörter:
- Soziale Netzwerke
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Energieeffiziente Systeme
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Energieeffiziente Systeme II [EESYS-ES2-M] -
- Dozent/in:
- Thorsten Staake
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 12:00 - 14:00, WE5/02.006
ACHTUNG: Die erste Vorlesung am 8. Oktober von 12.00 Uhr bis 14.00 Uhr wird um 45 Minuten nach hinten verlegt..
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Grundlagen in Statistik. In den ersten zwei Übungen findet eine Wiederholung der für diese Veranstaltung relevanten Inhalte aus âEnergieeffiziente Systeme Iâ statt, die es auch Studierenden ermöglicht, ohne themenspezifische Vorkenntnisse teilzunehmen.
- Inhalt:
- Die Lehrveranstaltung ist in zwei Teile untergliedert. Teil 1 fasst Ansätze zur Erhebung von Verbrauchsdaten mittels Smart Metering für Strom, Wasser und Gas zusammen und wiederholt die für das Modul erforderlichen Grundlagen aus der deskriptiven Statistik. Teil 2 vertieft Verfahren zur statistischen Analyse von Zeitreihendaten. Hier werden insbesondere Methoden zur Ausreißererkennung, Clusteranalyse, Klassifikation, Assoziationsanalyse und Regressionsanalyse vorgestellt. Sowohl Teil 1 als auch Teil 2 nutzen reale Daten sowie aktuelle Beispiele aus der Unternehmenspraxis zur Verdeutlichung der Konzepte.
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