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Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
Die aktuellen Semesterzeiten finden Sie hier
Bachelor-/Masterstudiengänge Angewandte Informatik, Computing in the Humanities, International Information Systems Management, Software Systems Science, International Software Systems Science, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftspädagogik mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik
Die Lehrveranstaltungen in den Fächern "Betriebswirtschaftslehre", "Volkswirtschaftslehre", "Wirtschaftsmathematik" und "Wirtschaftspädagogik" sind unter "Diplom-, Bachelor-,Masterstudiengänge Wirtschaftswissenschaften und Bachelor-/Masterstudiengang European Economic Studies (EES)" der Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, die Lehrverantaltungen in den Fächern "Recht", "Statistik" und "Wirtschaftsenglisch" sind unter "Weitere Fächer" an der Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften aufgeführt.
Im Rahmen des Studienschwerpunktes "Medieninformatik" sind die Lehrveranstaltungen im Fach "Kommunikationswissenschaften" unter der Fakultät Geistes- und Kulturwissenschaften, die Lehrveranstaltungen in den Fächern "Mediendidaktik/-pädagogik" und "Medienpsychologie" sind unter der Fakultät Humanwissenschaften aufgeführt.
Lehrveranstaltungen für Bachelor und Master
Angewandte Informatik
Mensch-Computer-Interaktion
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Forschungsprojektpraktikum 2 Mensch-Computer-Interaktion (HCI-Proj2-M) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Tom Gross, Michael von Kalben
- Angaben:
- Übung, 6,00 SWS, ECTS: 15
- Termine:
- Mo, 14:00 - 18:00, WE5/01.046
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen:
Kenntnisse entsprechend der folgenden Module:
Modul Mensch-Computer-Interaktion (HCI-MCI-M)
Um vorherige Anmeldung (bis 14.10.2022 mit Angabe von Name, Matrikelnummer, Studiengang, Fachsemester) per Email an Susanne Hahn wird gebeten.
Bedingung für ECTS-Punkte:
Bestehen der Modulprüfung
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich in folgende Bereiche:
- Teilnahme an einführenden Präsenzveranstaltungen
- Teilnahme an Gruppenbesprechungen
- Bearbeitung der Projektaufgabenstellung allein und im Team
- Vorbereitung von Projektbesprechungen und -präsentationen
- Prüfungsvorbereitung
Die Aufwände können dabei in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung und der in der Gruppe abgestimmten Aufgabenverteilung unter den Gruppenmitgliedern unterschiedlich auf die Bereiche verteilt sein.
Der Unterricht erfolgt grundsätzlich in deutscher und bei Bedarf der Studierenden in englischer Sprache. Sämtliche Unterlagen (inkl. Prüfung) sind in englischer Sprache verfügbar.
Alle weiteren Informationen bezüglich des Forschungsprojektes erhalten Sie in der ersten Veranstaltung am Montag, den 17.10.2022 um 14 Uhr.
- Inhalt:
- Im Forschungsprojekt werden wechselnde Projektthemen zu den Inhalten der Lehrveranstaltungen bearbeitet. Dabei sind im Regelfall Aspekte mehrerer Lehrveranstaltungen relevant, so dass sich Teams mit Studierenden, die unterschiedliche Lehrveranstaltungen besucht haben, gut ergänzen. Die in einem Forschungsprojekt bearbeitete Aufgabenstellung ist, entsprechend der 15 ECTS, komplex und umfangreich. Das erarbeitete Ergebnis wird dokumentiert und in einer Abschlusspräsentation vorgestellt.
Das Forschungsprojekt wird in diesem Semester verschiedene Themen anbieten: So wird sich ein Thema mit dem Miteinander und den Werkzeugen zur Überbrückung geographischer Distanzen befassen, ein anderes mit der Frage, welche Praktiken die Nutzer anwenden, um die Grenzen von Lebensräumen einzurichten, zu erhalten und mit ihnen umzugehen. Es wird auch Forschungen rund um den Eye-Tracker geben.
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Interaktive Systeme (HCI-IS-B) -
- Dozent/in:
- Tom Gross
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6, Gaststudierendenverzeichnis
- Termine:
- Di, 12:00 - 14:00, WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen:
Grundkenntnisse in Informatik im Umfang einer Einführung in die Informatik.
Bedingung für ECTS-Punkte:
Bestehen der Klausur
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich grob wie folgt:
- Teilnahme an Vorlesung und Übung: insgesamt 45 Stunden
- Vor- und Nachbereitung der Vorlesung (inkl. Recherche und Studium zusätzlicher Quellen): ca. 30 Stunden
- Vor- und Nachbereitung der Übung (inkl. Recherche und Studium zusätzlicher Quellen, aber ohne Bearbeitung der Teilleistungen): ca. 30 Stunden
- Bearbeiten der 6 Teilleistungen: insgesamt ca. 45 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: ca. 30 Stunden (basierend auf dem bereits im obigen Sinne erarbeiteten Stoff)
Der Unterricht erfolgt grundsätzlich in deutscher Sprache.
Alle Informationen bezüglich der Vorlesung sowie der Übungen erhalten Sie in der ersten Veranstaltung dieses Moduls am Dienstag, den 18.10.2022 um 12 Uhr in Raum WE5/01.006.
- Inhalt:
- Im Rahmen der Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:
- Einführung in die Gestaltung von Benutzungsoberflächen
- Benutzer und Humanfaktoren
- Maschinen und technische Faktoren
- Interaktion, Entwurf, Prototyping und Entwicklung
- Evaluierung von interaktiven Systemen
- Entwicklungsprozess interaktiver Systeme
- Interaktive Systeme im größeren Kontext und verwandte Themen
Ziel ist die allgemeine Einführung und Vermittlung von grundlegenden Paradigmen, Konzepten und Prinzipien der Gestaltung von Benutzungsoberflächen. Der primäre Fokus liegt dabei auf dem Entwurf, der Implementation und der Evaluierung von interaktiven Systemen.
- Empfohlene Literatur:
- Die Veranstaltung ist eine Zusammenstellung verschiedener Quellen; als ergänzende Quellen und zum Nachschlagen wird empfohlen:
- Sharp, H., Rogers, Y. and Preece, J. Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction (5 th ed.). Wiley, N.Y., 2019.
- Dix, A., Finlay, J., Abowd, G.D. und Beale, R. Human-Computer Interaction. Pearson, Englewood Cliffs, NJ, 3. Auflage, 2004.
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Master-Seminar Mensch-Computer-Interaktion: Seminar (HCI-Sem-M) -
- Dozent/in:
- Tom Gross
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Di, 14:00 - 16:00, WE5/02.020
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen:
Diese Lehrveranstaltung ist ohne spezielle Vorkenntnisse belegbar. Der Unterricht erfolgt ausschließlich in deutscher Sprache.
Um vorherige Anmeldung (bis 14.10.2022 mit Angabe von Name, Matrikelnummer, Studiengang, Fachsemester) per Email an Susanne Hahn wird gebeten.
Bedingung für ECTS-Punkte:
Bestehen der Modulprüfungen
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich typischerweise in folgende Bereiche:
- Teilnahme an den Präsenzveranstaltungen (Themenvergabe, Besprechungen, Präsentationen): ca. 20 Stunden
- Literaturrecherche und Einarbeitung: ca. 25 Stunden
- Vorbereitung der Präsentation: ca. 15 Stunden
- Erstellen der schriftlichen Ausarbeitung: ca. 30 Stunden
- Inhalt:
- Dieses Seminar richtet sich in erster Linie an Studierende mit (viel) Seminarerfahrung. Alternativ wird, insbesondere für Studierende, welche eine grundlegende Einführung ins wissenschaftliche Arbeiten in Seminaren und Abschlussarbeiten in der Mensch-Computer-Interaktion möchten, auch das HCI-Prop-M angeboten.
Das Thema in diesem Semester ist die Experience Sampling Methode und entsprechende Smartphone Apps für Android und iOS, welche es erlauben zu beliebigen Zeitpunkten die Benutzerinnen und Benutzer über deren aktuelle Situation und aktuelle Empfindungen zu befragen. Das Context-Aware Experience Sampling wertet Sensordaten aus, um auf die aktuelle Situation der Benutzerinnen und Benutzer zu schließen und zu ermitteln, wann möglichst unterbrechungsfrei Fragen gestellt werden können.
Ziel ist das Erlernen des eigenständigen Erarbeitens und Präsentierens von Themengebieten aus dem Fach Mensch-Computer-Interaktion auf Basis der Literatur. Dabei werden die Fähigkeiten im Bereich der kritischen und systematischen Literaturbetrachtung ebenso weiterentwickelt wie die Entwicklung einer eigenen Perspektive und deren Präsentation.
Alle Informationen bezüglich des Seminars erhalten Sie in der ersten Veranstaltung am Dienstag, den 18.10.2022 um 14:15 Uhr in Raum WE5/02.020. Bei diesem ersten Termin werden die Seminarthemen vorgestellt und zur Bearbeitung an die Seminarteilnehmer aufgeteilt.
- Empfohlene Literatur:
- Wird jeweils zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.
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Projekt Mensch-Computer-Interaktion (HCI-Proj-B) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Tom Gross, Michael von Kalben
- Angaben:
- Übung, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 14:00 - 18:00, WE5/01.046
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen:
Kenntnisse entsprechend der folgenden Module:
- Modul Algorithmen und Datenstrukturen (MI-AuD-B)
- Modul Interaktive Systeme (HCI-IS-B)
Um vorherige Anmeldung (bis 14.10.2022 unter Angabe von Name, Matrikelnummer, Fachsemester sowie Studiengang) per Email an Susanne Hahn wird gebeten.
Bedingung für ECTS-Punkte:
- Bestehen der Modulprüfung
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich in folgende Bereiche:
- Teilnahme an einführenden Präsenzveranstaltungen
- Teilnahme an Gruppenbesprechungen
- Bearbeitung der Projektaufgabenstellung allein und im Team
- Vorbereitung von Projektbesprechungen und -präsentationen
- Prüfungsvorbereitung
Die Aufwände können dabei in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung und der in der Gruppe abgestimmten Aufgabenverteilung unter den Gruppenmitgliedern unterschiedlich auf die Bereiche verteilt sein.
Der Unterricht erfolgt grundsätzlich in deutscher und bei Bedarf der Studierenden in englischer Sprache. Sämtliche Unterlagen (inkl. Prüfung) sind in englischer Sprache verfügbar.
Alle weiteren Informationen bezüglich des Forschungsprojektes erhalten Sie in der ersten Veranstaltung am Mittwoch, den 19.10.2022 um 14 Uhr.
- Inhalt:
- Im Praktikum werden wechselnde Projektthemen zu den Inhalten der Lehrveranstaltungen bearbeitet. Dabei sind im Regelfall Aspekte mehrerer Lehrveranstaltungen relevant, so dass sich Teams mit Studierenden, die unterschiedliche Lehrveranstaltungen besucht haben, gut ergänzen. Die in einem Projekt bearbeitete Aufgabenstellung geht deutlich über den Umfang einer normalen Übungsaufgabe hinaus und wird in kleinen Gruppen bearbeitet. Das erarbeitete Ergebnis wird dokumentiert und in einer Abschlusspräsentation vorgestellt.
In diesem Semester beschäftigt sich das Projekt mit benutzerfreundlichen Umgang mit Nachrichten, die Benutzerinnen und Benutzer von anderen erhalten. Dabei wird insbesondere auf die Analyse der Nachrichteninhalte eingegangen.
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Propädeutikum Mensch-Computer-Interaktion (HCI-Prop-M) -
- Dozent/in:
- Tom Gross
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS
- Termine:
- Di, 16:00 - 18:00, WE5/02.020
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen:
Diese Lehrveranstaltung ist ohne spezielle Vorkenntnisse belegbar.
Um vorherige Anmeldung (bis 14.10.2022 unter Angabe von Name, Matrikelnr., Fachsemester, Studiengang) per Email an Susanne Hahn wird gebeten.
Bedingung für ECTS-Punkte:
Bestehen der Modulprüfungen
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich typischerweise in folgende Bereiche:
- Teilnahme an den Präsenzveranstaltungen (theoretische Grundlagen; praktische Fallbeispiele): ca. 30 Stunden
- Bearbeitung der Fallbeispiele: ca. 30 Stunden
- Vorbereitung der Präsentation: ca. 15 Stunden
- Erstellen der schriftlichen Ausarbeitung: ca. 15 Stunden
Der Unterricht erfolgt grundsätzlich in deutscher und bei Bedarf der Studierenden in englischer Sprache. Sämtliche Unterlagen (inkl. Prüfung) sind in englischer Sprache verfügbar.
- Inhalt:
- In diesem Propädeutikum wird in die Methodik und Begriffswelt der Mensch-Computer-Interaktion eingeführt. Die Veranstaltung ist seminaristisch organisiert: es werden einschlägige Publikationen insbesondere bezüglich ihrer Vorgehens- und Darstellungsweise analysiert und präsentiert.
Diese Veranstaltung ist als Masterseminar anzurechnen und richtet sich in erster Linie an Studierende mit wenig (Master-)Seminarerfahrung im Allgemeinen und in der Mensch-Computer-Interaktion im Besonderen. In diesem Propädeutikum wird in die Methodik und Begriffswelt der Mensch-Computer-Interaktion eingeführt. Die Veranstaltung ist seminaristisch organisiert: es werden einschlägige Publikationen insbesondere bezüglich ihrer Vorgehens- und Darstellungsweise analysiert und präsentiert.
Ziel ist die allgemeine Einführung und Vermittlung von grundlegenden Paradigmen und wissenschaftlichen Methoden der Durchführung, der schriftlichen Dokumentation und der mündlichen Präsentation von Forschungsaktivitäten in der Mensch-Computer-Interaktion. Der primäre Fokus liegt dabei auf Entwürfen, Prototypen und Benutzerstudien und deren domänenspezifischer Dokumentation und Präsentation.
Alle Informationen bezüglich des Seminars erhalten Sie in der ersten Veranstaltung am Dienstag, den 18.10.2022 um 16.15 Uhr in Raum WE5/02.020. Bei diesem ersten Termin werden die genauen Seminarthemen vorgestellt und zur Bearbeitung an die Seminarteilnehmer aufgeteilt.
- Empfohlene Literatur:
- Die Veranstaltung ist eine Zusammenstellung verschiedener Quellen; als ergänzende Quellen und zum Nachschlagen wird empfohlen:
- Jacko, Julie A., ed. Human-Computer Interaction Handbook: Fundamentals, Evolving Technologies, and Emerging Applications. (3. Auflage). Lawrence Erlbaum, Hillsdale, NJ, 2012.
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Ubiquitäre Systeme (HCI-US-B) -
- Dozent/in:
- Tom Gross
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, Raum n.V.
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- ACHTUNG: Diese Veranstaltung wird in diesem Semester nicht angeboten.
Kenntnisse entsprechend der folgenden Module:
Modul Algorithmen und Datenstrukturen (AI-AuD-B)
Modul Einführung in Algorithmen, Programmierung und Software (DSG-EiAPS-B)
Bedingung für ECTS-Punkte:
Bestehen der Prüfung
Der Arbeitsaufwand für dieses Modul gliedert sich grob wie folgt:
- Teilnahme an Vorlesung und Übung: insgesamt 45 Stunden
- Vor- und Nachbereitung der Vorlesung (inkl. Recherche und Studium zusätzlicher Quellen): ca. 30 Stunden
- Vor- und Nachbereitung der Übung (inkl. Recherche und Studium zusätzlicher Quellen sowie Bearbeitung der 6 Teilleistungen): ca. 75 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: ca. 30 Stunden (basierend auf dem bereits im obigen Sinne erarbeiteten Stoff)
Der Unterricht erfolgt grundsätzlich in deutscher Sprache.
Alle Informationen bezüglich der Vorlesung sowie der Übungen erhalten Sie in der ersten Veranstaltung dieses Moduls am Dienstag, den 18.10.2022 um 10 Uhr in Raum WE5/01.006.
- Inhalt:
- Im Rahmen der Vorlesung werden nach einer Einführung in das Thema Ubiquitous Computing - also der allgegenwärtigen Rechner, die verschwindend klein, teilweise in Alltagsgegenständen eingebaut, als Client und Server fungieren und miteinander kommunizieren können - die folgenden Themen konzeptionell, technisch und methodisch behandelt:
- Grundlegende Konzepte
- Basistechnologien und Infrastrukturen
- Ubiquitäre Systeme und Prototypen
- Kontextadaptivität
- Benutzerinteraktion
- Ubiquitäre Systeme im größeren Kontext und verwandte Themen
Ziel ist die Vermittlung fundierter Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der ubiquitären Systeme sowie eines breiten theoretischen und praktischen Methodenwissens zum Entwurf, zur Konzeption und zur Evaluierung ubiquitärer Systeme. Nach dem Besuch dieser Lehrveranstaltung sollen Studierende die einschlägige Literatur und Systeme in Breite und Tiefe kennen und neue Literatur und Systeme kritisch bewerten können.
- Empfohlene Literatur:
- Die Veranstaltung ist eine Zusammenstellung verschiedener Quellen; als ergänzende Quelle und zum Nachschlagen wird empfohlen:
- Krumm, J. (Hrsg.). Ubiquitous Computing Fundamentals. Taylor & Francis Group, Boca Raton, FL, 2010
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Informationsvisualisierung
AI Systems Engineering
Kognitive Systeme
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Seminar "KI@BA: Künstliche Intelligenz in Bamberg" [KogSys-Sem-B] -
- Dozent/in:
- Bettina Finzel
- Angaben:
- Blockseminar, 2 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Blockveranstaltung 13.1.2023-14.1.2023 Mo-Fr, Sa, So, 9:00 - 18:00, WE5/02.006
Online-Termin zwischendurch (wird angekündigt)
Vorbesprechung: Freitag, 21.10.2022, 10:00 - 12:00 Uhr
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Bitte schreiben Sie sich in den VC-Kurs (Link) ein. Sollten die verfügbaren Plätze überschritten
werden, findet ein Auswahlverfahren statt.
Voraussetzungen:
Für Studierende der genannten Fächer ab dem 3. Fachsemester
Informatik: Besuch des Moduls „Einführung in die Künstliche Intelligenz“
- Inhalt:
- Künstliche Intelligenz in Bamberg? Ganz genau – wir wollen, basierend auf Gary Marcus’s
Buch „Rebooting AI - Building Artificial Intelligence We Can Trust“, das Thema „Künstliche
Intelligenz“ aus verschiedenen fachlichen Perspektiven behandeln. Wie funktioniert KI? Wie
weit ist sie wirklich? Welche Rolle spielen hierbei die Medien? Und wie lässt sich Vertrauen
in Künstliche Intelligenz aufbauen?
Das Seminar ist interdisziplinär angelegt und steht Studierenden der Informatik,
Kommunikationswissenschaft und Psychologie ab dem 3. Fachsemester offen. Gemeinsam
werden wir das Thema bearbeiten, in Arbeitsgruppen diskutieren und in die Stadt tragen: Ziel
ist es, abschließend einen KI-Pfad durch Bamberg anzulegen.
Lernziele werden u. a. sein: Wissenschaftskommunikation, kritische Auseinandersetzung mit
Potenzialen und Grenzen Künstlicher Intelligenz, Kommunikation einer Vision künftiger KI
(Wie soll die KI in Zukunft sein?), künstlerische und grafische Auseinandersetzung mit den
Aussagen des Buches, gerechtfertigtes Vertrauen in Technik und Künstliche Intelligenz.
- Empfohlene Literatur:
- Literatur: Marcus, G., & Davis, E. (2019). Rebooting AI: Building artificial intelligence we can
trust. Vintage.
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Kulturinformatik
Medieninformatik
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Einführung in die Medieninformatik (MI-EMI-B) -
- Dozent/in:
- Andreas Henrich
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Do, 16:00 - 18:00, WE5/00.022
Einzeltermin am 21.10.2022, 10:00 - 12:00, WE5/00.019
Einzeltermin am 26.10.2022, Einzeltermin am 2.11.2022, 8:00 - 10:00, WE5/00.019
In der zweiten und dritten Semesterwoche finden jeweils 2 Vorlesungen statt; ferner musste der Termin in der ersten Woche auf Freitag vershoben werden. In der 2. Woche startet der Übungsbetrieb (mit Unterbrechung in der 3. Woche).
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Master-Seminar zur Medieninformatik: Recommendations, Natural Language Processing, Query Refinement und User Interaction im Kontext von Suchmaschinen [MI-Sem-M] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Felix Engl, Andreas Henrich
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 18.10.2022, Einzeltermin am 25.10.2022, Einzeltermin am 2.11.2022, 18:00 - 20:00, WE5/04.004
Einzeltermin am 12.12.2022, 14:00 - 18:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 13.12.2022, 18:00 - 20:00, WE5/04.004
Einzeltermin am 13.1.2023, 8:00 - 11:30, WE5/04.003
Einzeltermin am 20.1.2023, Einzeltermin am 27.1.2023, Einzeltermin am 3.2.2023, 12:00 - 20:00, WE5/04.004
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Smart Environments
Erklärbares maschinelles Lernen
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xAI-DL-M: Deep Learning -
- Dozent/in:
- Christian Ledig
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 12:00 - 14:00, WE5/00.019
bis zum 31.1.2023
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- MSc AI, MSc WI, MSc CitH
Sign up: VC Course
- Inhalt:
- Vorkenntnisse / Prerequisites:
Good working knowledge of programming (e.g., in Python); Recommended completion of modules: Lernende System / Machine Learning [KogSys-ML-M], Einführung in die Künstliche Intelligenz / Introduction to AI [AI-KI-B], Mathematik für Informatik 2 (Lineare Algebra) [KTR-MfI-2], Algorithmen und Datenstrukturen [AI-AuD-B]
Description:
Deep Learning is a form of machine learning that learns hierarchical concepts and representations directly from data. Enabled by continuously growing dataset sizes, compute power and rapidly evolving open-source frameworks Deep Learning based AI systems continue to set the state of the art in many applications and industries. The course will provide an introduction to the most relevant techniques in the field of Deep Learning and a broad range of its applications.
The lecture will be held in English. The following is a selection of topics that will be addressed in the course:
- Relevant concepts in linear algebra, probability and information theory
- Deep feedforward networks
- Convolutional Neural Networks
- Regularization, Batch Normalization
- Optimization (Backpropagation, Stochastic Gradient Decent) and Cost Functions
- Classification (binary, multiclass, multilabel)
- Object Detection & Segmentation
- Generative Modelling
- Attention mechanisms & Transformer Networks
- Evaluation of ML approaches
Goals:
In this course students will learn/recap some fundamentals from mathematics and machine learning that are critical for the introduction of the concept of Deep Learning. Participants will learn about various foundational technical aspects including optimization and regularization strategies, cost functions and important network architectures such as Convolutional Networks. Students will further get an insight into more advanced concepts such as sequence modelling and generative modelling. Participants will further learn about representative architectures of important algorithm categories, e.g., classification, detection, segmentation, some of their concrete use cases and how to evaluate them.
The lecture is accompanied by exercises and assignments that will help participants develop practical, hands-on experience. In those exercises students will learn how to implement and evaluate Deep Learning algorithms using Python and its respective commonly used libraries.
- Empfohlene Literatur:
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: Deep Learning, MIT Press, 2016
- Zhang, Lipton, et al.: Dive into Deep Learning (https://d2l.ai/)
Further literature will be announced at the beginning of the course.
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xAI-Proj-M: Masterprojekt Erklärbares Maschinelles Lernen [xAI-Proj-M] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ines Rieger, Christian Ledig
- Angaben:
- Übung, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Do, 14:00 - 18:00, WE5/05.005
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Interest and registration
If you have questions or want to express interest, please send an Email with name and matriculation number to ines.rieger@uni-bamberg.de. Registration via central VC course
- Inhalt:
- Topic: Deep Learning Life Cycle
Degree Program: M.Sc. AI, M.Sc. WI, M.Sc. ISoSySc, M.Sc. CitH (6 ECTS)
Requirements: Successfully passed the exam to KogSys-ML-M or AI-KI-B (Introduction to AI)
Beneficiaries: Knowledge in programming (Python), practical / hands-on knowledge in deep learning, scientific writing, LaTeX
Description The project provides the opportunity to work in small groups of 3 students in a hands-on fashion. The goal is to understand and implement the different steps to successfully train a deep learning model.
We will focus on the advantages and disadvantages of the design choices in data-preprocessing, model training, and model evaluation. You will gain theoretical knowledge about the design choices as well as practical knowledge by implementing these steps.
For the implementation, you are expected use Python and the deep learning framework PyTorch. Other libraries are free to choose.
At the end of the semester, you will present your results and hand in a technical project report.
The project builds on and adds practical experience to the knowledge from corresponding lectures and exercises in the area of machine learning.
Goals Students will familiarize themselves with a specific aspect of robust, explainable machine learning systems. Participants will learn to tackle a research-oriented question or problem independently, with little guidance. This will often involve the critical tasks: literature review, preparation and examination of datasets, implementation and comparison of prototypes, quantitative and qualitative evaluation of approaches. Within small groups, participants will learn to coordinate their project in a team and get comfortable with best practices of software development (e.g., testing, VCS).
Documentation and presentation of the project will help to develop both oral (presentation) and written (technical project report) communication skills in a scientific environment. In comparison to the Bachelor Project this Master Project is more ambitious in terms of complexity of selected topics as well as expectations with respect to deliverables and presentations.
Format
TBD
Expected workload & Grading
The workload of this module is expected to be roughly as follows:
- Attendance of project meetings / presentation: 35h
- Literature review and familiarization with topic (individual and within the team): 20h
- Implementation of selected algorithm / methodology: 70h
- Preparation of presentation: 15h
- Written documentation and report: 40h
The grade will be determined in equal parts based on the presentation and report. Attendance of the presentations is mandatory.
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xAI-Sem-B1: Bachelorseminar Erklärbares Maschinelles Lernen -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Sebastian Dörrich, Christian Ledig
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Mi, 14:00 - 16:00, WE5/03.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Interest and registration
If you have questions or want to express interest, please send an Email with name and matriculation number to sebastian.doerrich@uni-bamberg.de. Registration via central VC course
Requirements:
none
- Inhalt:
- Topic: Medical Imaging
Motivation: Medical imaging is used to support the diagnosis and treatment of diseases without the need for surgery or other intrusive measures.
Widely used imaging modalities enable the visualization of the interior of the human body, which consequently allows doctors to assess a patient's anatomy including bones, organs, tissue, and blood vessels through non-invasive means.
Hence, medical imaging can be used to detect a disease, help determine whether surgery is needed, locate tumors, find blood clots and other blockages, or assist doctors during interventions.
Acquired images can be collected and grouped together to create pathology-specific databases for the differentiation of abnormalities from normal anatomy, or the development of new procedures and approaches.
In a variety of research efforts, this often requires that patient data is made publicly available.
However, since this type of data is extremely sensitive, its storage and usage are thus restricted which in return poses a key challenge current researchers must face every day when working with medical data.
Topics can cover different aspects of the imaging process, including physics of image acquisitions (X-ray, MR, US, ...), reconstruction algorithms (e.g., backprojection), data storage formats (2D vs 3D, DICOM), modality specific benefits and challenges, etc. As such you can get answers to the following practical questons by attending the seminar:
What is medical imaging? How does Computed Tomography (CT) work?; When should we do an X-Ray scan rather than a CT or MRI?; When could Magnetic Resonance Imaging (MRI) be dangerous for patients?; What is the difference between MRI and fMRI?; Is ultrasound (US) suited for which type of tissue? When are PET and SPECT scanners used? What is an angiography system?; How can medical imaging support the detection and treatment of cancer?; What is Hybrid Imaging? Why do we need so many different imaging modalities?
Goals
In this seminar, you will learn about commonly used imaging modalities (e.g., MRI, CT, X-ray, US, …) used in healthcare by understanding their underlying physics, functionalities, and image acquisition processes.
You will further explore publicly available medical datasets of various anatomical regions while analyzing their different structures and formats.
In the end, you will be able to use your acquired knowledge to explore the potential as well as challenges of using medical data for current research. This seminar can be an essential building block if you are interested in building AI systems for healthcare applications.
Format
The presentations for this seminar will be conducted as block seminar. Dates TBD.
We will meet in the beginning of the semester to discuss work areas and assign concrete topics to each participant. You will be provided pointers to literature and then independently familiarize yourself with the assigned topic. Towards the end of the semester you will:
- present your topic as a 30 minute presentation and
- submit a written report of approximately 8 pages.
The presentations will be conducted as a block seminar towards the end of the semester. The weekly hours mentioned in the module description are an optional time slot to get support, guidance and feedback on your topic (as required).
Expected workload & Grading
The time (work load) of this module is expected to be roughly as follows:
- Attendance of seminar / presentation: 20h
- Literature review and familiarization with topic: 25h
- Preparation of presentation: 15h
- Written report: 30h
The grade will be determined in equal parts based on the presentation and report. Attendance of the presentations is mandatory.
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Informatik
Kommunikationsdienste, Telekommunikationssysteme, Rechnernetze
Mobile Software Systeme
Praktische Informatik
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DSG-Sem-M: Exploring Modeling Languages for Service-oriented and Cloud-native Software Architectures [DSG-Sem-M] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Guido Wirtz, Robin Lichtenthäler
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 20.10.2022, 12:00 - 14:00, WE5/02.005
Einzeltermin am 13.2.2023, 9:00 - 18:00, WE5/03.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- ttending this master's seminar requires skills in scientific writing! There will be a short tutorial on scientific working and writing, but this is just intended as a refresher, you should already know the fundamentals!
IMPORTANT: If you want to participate, YOU HAVE TO USE the central project and seminar registration at https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=24052
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Privatsphäre und Sicherheit
Grundlagen der Informatik
Softwaretechnik und Programmiersprachen
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SWT-SWQ-M: Software Quality -
- Dozent/in:
- Alexander Kraas
- Angaben:
- Vorlesung und Übung, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 19.11.2022, 9:00 - 15:30, Online-Meeting
Einzeltermin am 10.12.2022, Einzeltermin am 14.1.2023, 9:00 - 15:30, WE5/01.004
Einzeltermin am 4.2.2023, 9:00 - 15:30, Online-Meeting
Vorbesprechung: Donnerstag, 20.10.2022, 14:15 - 15:45 Uhr, WE5/00.022
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Systemnahe Programmierung
Juniorprofessur für Informatik, insbesondere Data Engineering
Wirtschaftsinformatik
Energieeffiziente Systeme
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Projekt Business Intelligence for Renewable Energy Systems -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Konstantin Hopf, Felix Haag
- Angaben:
- Projekt, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Fr, 10:00 - 12:00, WE5/03.004
Mo, 12:00 - 14:00, WE5/02.020
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Es ist keine vorherige Anmeldung notwendig!
- Inhalt:
- Ziel des Projekts im Wintersemester 2022/23 wird sein, ein Business-Intelligence-System für den Stromeinkauf bei Energieanbietern zu entwickeln. Das System soll Daten aus intelligenten Stromzählern (Smart Meter) nutzen und Vorhersagen über den zukünftigen Strombedarf privater Haushalte ermitteln. Studierende werden auf bestehenden Arbeiten und Machine-Learning-Modellen zur Stromverbrauchsvorhersage die in der Arbeitsgruppe vorliegen aufsetzen. Am Ende soll eine Anwendung für Entscheider im Unternehmen entstehen, die Informationen ähnlich eines Dashboards für die Entscheidungsfindung aufbereitet.
Studierende entwickeln im Rahmen der Lehrveranstaltung ein Softwaresystem zur datengetriebenen Entscheidungsunterstützung nach einem agilen Projektmanagementansatz (SCRUM) im Team. Als technische Plattform können Studierende entweder R oder Python mit entsprechenden Frameworks (z.B. Shiny) nutzen. Wir stellen den Studierenden Realdaten von Energieanbietern zur Verfügung.
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Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen
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ISDL-DEXP-B: Digital Experimentation -
- Dozent/in:
- Christoph Weinert
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung durch Formular auf der Webseite: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-dexp-b-digital-experimentation/
- Inhalt:
- Durch das Internet kamen sogenannte Online-Experiment auf, die gerade von großen Tech-Konzernen wie Google, Facebook oder Alibaba genutzt werden, um Produkte und Dienstleistungen zu evaluieren. Darüber hinaus können Experimente dabei helfen sozialen und wirtschaftlichen Aktivitäten, an denen sich Menschen online beteiligen besser zu verstehen. Das liegt daran, dass Experimente sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eine exzellente Möglichkeit sind, um Reiz-Reaktions-Beziehungen abzubilden und untersuchen zu können. In einem Experiment wird ein Reiz bewusst manipuliert, um die darauffolgenden Reaktionen messen zu können während die Kontextvariablen stabil gehalten oder kontrolliert werden. Die Durchführung von Experimenten hat eine lange Historie in den Naturwissenschaften, allerdings wird diese Methode immer häufiger in die Praxis und Forschung der Wirtschaftsinformatik eingesetzt. Die Vorlesung gliedert sich ausgehend von generellen Einsatz von Experimenten in Forschung und Praxis bis hin zur konkreten Planung, Aufbau und Durchführung von verschiedenen Arten von Experimenten (z.B. Online-Experimente, Laborexperimente, Feldexperimente).
Das Modul befähigt die Teilnehmer zur eigenständigen Durchführung von Experimenten in wissenschaftlichen wie auch praktischen Kontexten
- Empfohlene Literatur:
- Jarvenpaa, S. L., Dickson, G. W., and DeSanctis, G. 1985. “Methodological Issues in Experimental IS Research: Experiences and Recommendations,” MIS Quarterly (9:2), pp. 141–156.
Karahanna, E., Benbasat, I., Bapna, R., and Rai, A. 2018. “Opportunities and Challenges for Different Types of Online Experiments,” MIS Quarterly (42:4), pp. iii–x.
Gupta, A., Kannan, K., and Sanyal, P. 2018. “Economic Experiments in Information Systems,” MIS Quarterly (42:2), pp. 595–631.
Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.
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ISDL-eFin-B: Electronic Finance -
- Dozent/in:
- N.N.
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Mo, 12:00 - 14:00, WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Bitte beachten Sie, dass in diesem Kurs das Prinzip des "Flipped Classrooms" zum Einsatz kommt. Anmeldung durch Formular auf der Webseite https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-efin-b-electronic-finance/
- Inhalt:
- E-Finance bezeichnet die elektronische Unterstützung von Finanzprozessen und Transaktionen im inner- und zwischenbetrieblichen Kontext. Darunter fallen 1.die Primärprozesse der Finanzdienstleister wie Kreditabwicklung, Zahlungsverkehr, Wertpapierhandel etc., 2.die sekundären Finanzprozesse aller Unternehmen wie Cash Management, Asset Management, Financial Chain Management (von der Bepreisung über die Rechnungsstellung bis zur Zahlungseingangskontrolle), 3.und die zwischenbetrieblichen Finanztransaktionen, die in der Regel durch Produkte/Dienstleistungen der Finanzdienstleister und ihrer Netzwerke (Zahlungsverkehr, Wertpapierhandel) erfüllt werden, aber zunehmend auch mit den Finanzprozessen der anderen Unternehmen integriert sind (bspw. Einbindung eines Autokreditmoduls in den Autoverkaufsprozess eines Kfz-Handelshauses).
Informationstechnologie ist in diesen Prozessen neben Personal die wichtigste „Produktionsressource”
Die Schwerpunkte liegen dabei im Bereich
• Arten von Informationssystemen in Finanzprozessen (Transaktionssysteme (bspw. Zahlungsverkehr), Produktionssysteme (bspw. Kreditabwicklungssysteme), CRM (Kundenmanagement), Expertensysteme (bspw. Risikobewertung), Handelsplattformen (Börsen) usw.)
• Out- und Insourcing von Finanzprozessen (BPO) auf Basis von Integrationstechnologien, die Bedeutung von BPO für Banken und Versicherungen – entstehende Risiken und Managementanforderungen
• Automatisierung und Integration von Bank- und Versicherungsprozessen
• Innovative Bankprodukte, Geschäftsmodelle und Kundenservice durch IT
• Unternehmensübergreifende IT-Infrastrukturen für den Wertpapierhandel
• Financial Chain Management, Integration von Financial Services in die Geschäftsprozesse von Nicht-Finanzdienstleistern
• IT-Compliance in Finanzdienstleistungsprozessen
Neben Grundlagen über den Finanzdienstleistungssektor (Klassifikation von Marktteilnehmern, Typisierung von Geschäftsprozessen, Marktentwicklungen) sowie die Rolle der IT in diesen Unternehmen und Geschäftsprozessen vermittelt die Vorlesung auch aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu den unterschiedlichen behandelten Schwerpunkten. Hierfür besteht eine enge Kooperation mit dem E-Finance Lab in Frankfurt (www.efinancelab.de), welches eine der in Deutschland führenden wissenschaftlichen Forschungsinstitutionen zur Fragestellung darstellt, wie IT einen wertvollen Beitrag zur Transformation und Industrialisierung der Finanzindustrie sowie im Offerieren innovativer Finanzprodukte leisten kann. In der begleitenden Übung werden die Inhalte durch Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft.
Geplante Agenda der Vorlesung:
01 - Einführung: Überblick über Industriestruktur und Player, Definition von "E-Finance"
02 - Versicherungen: Produkte, Prozesse und IT-Systeme
03 - Banken: Produkte und Retailbanking
04 - Zahlungsverkehr und Wertpapierabwicklung
05 - Börsen und Handelssysteme
06 - Kredite: Produkte, Prozesse und IT-Systeme
07 - Risiko und Compliance
08 - Verfahren zu Risikobestimmung und -management
09 - Ratingagenturen: Bewertung von Unternehmen und Aktien
10 - IT-Standards in der Finanzindustrie
11 - Ausblick: Sourcingtrends, Banking Value Networks
12 - Finanzmanagement in Nicht-Finanzunternehmen: Financial Chain Management
13 - Wiederholung und Klausurvorbereitung
Die Inhalte der Vorlesung werden anhand von Übungsaufgaben und Fallstudien vertieft. Vermittelt und anhand kleinerer rechnergestützter Aufgaben trainiert werden die grundlegenden Konzepte der Bonitätsprüfung und Risikobewertung auf Basis von Neuronalen Netzen sowie Fuzzy-Decision-Support-Systemen, Algorithmic Trading sowie der Aufbau von Werttreibermodellen.
- Empfohlene Literatur:
- Beimborn, D., Franke, J., Wagner, H.-T., Weitzel, T.: “The Influence on the Post-Implementation Success of a Core Banking Information System: An Embedded Case Study” 40th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-40), Waikoloa, Hawaii.
Bodendorf, F., Robra-Bissantz, S.: E-Finance - Elektronische Dienstleistungen in der Finanzwirtschaft. Oldenbourg, München, 2003.
Buhl, H.U., N. Kreyer, W. Steck: e-Finance: Innovative Problemlösungen für Informationssysteme in der Finanzwirtschaft. Springer, Berlin, 2001.
Franke, J., Wagner, H.-T., Weitzel, T.: The Role of Information Technology Business Alignment in Value Creation: A Multiple Case Study Among German Banks. International Conference on Information Systems (ICIS), Las Vegas, 2005.
Freedman, R.S.: Introduction to Financial Technology. Academic Press, Burlington (MA), 2006.
Gewald, H; Franke, J (2007): “The Risks of Business Process Outsourcing: A Two-Fold Assessment in the German Banking Industry” International Journal of Electronic Finance (1:4), 2007, pp. 420-441.
Holzhäuser, M., Lammers, M., Schwarze, F.: “Integrated Decision Model for Credit Process Outsourcing” WIRTSCHAFTSINFORMATIK (47:2), 2005.
Lamberti, H.-J., Marlière, A., Pöhler, A.: Management von Transaktionsbanken. Springer, Heidelberg, 2004.
Lancellotti, R., Schein, O., Spang, S., Stadler, V.: “ICT and Operations Outsourcing in Banking – Insights from an Interview-based Pan-European Survey” WIRTSCHAFTSINFORMATIK (45:2), 2003, S. 131-141.
Pfaff, D.; Skiera, B.; Weitzel, T.: „Financial-Chain-Management: Ein generisches Modell zur Identifikation von Verbesserungspotenzialen“ WIRTSCHAFTSINFORMATIK (46:2), 2004, S. 107-117.
Wagner, H; Weitzel, T (2007): “Towards an IT production function: understanding routines as fundamental for IT value creation” Journal of Enterprise Information Management, (20:4), 2007.
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ISDL-ISS1-M: Standards und Netzwerke -
- Dozent/in:
- Tim Weitzel
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, WE5/00.019
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung durch Formular: http://www.uni-bamberg.de/isdl/leistungen/studium/master-studium/isdl-iss1-m-standards-und-netzwerke/
- Inhalt:
- Gegenstand dieser Lehrveranstaltung sind Modelle und Methoden der betrieblichen Vernetzung sowie der zugrunde liegenden Standardisierung von Informationssystemen. Sowohl die technischen Aspekte der internen und externen Systemintegration als auch die ökonomische Bedeutung von Standards bei der Informationsproduktion und informationellen Dienstleistungen machen Standardisierungs- und Vernetzungsprobleme zu einer elementaren Fragestellung der Wirtschaftsinformatik. In der Veranstaltung wird insbesondere dargestellt, wie Standards bei der Automatisierung und der überbetrieblichen Verknüpfung von Prozessen helfen können (technische Aspekte der Integration; wesentliche Anwendungsdomäne ist hier XML), was die strategischen Probleme der Standardisierung und Vernetzung sind und wie mit ökonomischen und spieltheoretischen Modellen ein Beitrag zur Lösung geleistet werden kann (wirtschaftliche Aspekte).
- Empfohlene Literatur:
- Arthur, W.B.: "Competing technologies, increasing returns, and lock-in by historical events" Economic Journal (99:March) 1989, pp. 116-131.
Beck, R. und Weitzel, T.: "Some Economics of Vertical Standards: Integrating SMEs in EDI Supply Chains" Electronic Markets (15:4) 2005, pp. 313-322.
Weitzel, T., Beimborn, D. und König, W. "A unified model of standard diffusion: the impact of standardization cost, network effects, and network topology," MIS Quarterly (30:special issue) 2006, pp. 489-514.
Weitzel, T., Harder, T. und Buxmann, P.: Electronic Business und EDI mit XML, dpunkt, Heidelberg, 2001.
Weitzel, T., Westarp, F.v., and Wendt, O.: "Reconsidering network effect theory" 8th European Conference on Information Systems (ECIS), Wien, 2000.
Eigenständiges Studium der angegebenen Literatur wird zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung erwartet.
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ISDL-ITCon-B: IT-Controlling -
- Dozent/in:
- Tim Weitzel
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Fr, 8:00 - 10:00, WE5/00.022
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung durch Formular: http://www.uni-bamberg.de/isdl/leistungen/studium/bachelor-studium/isdl-itcon-b-it-controlling/
- Inhalt:
- Lernziele
Das Modul vermittelt ein grundlegendes Verständnis über den Handlungsrahmen des IT-Controllings. Es werden Kenntnisse in den Bereichen IT-Strategie, IT-Projekte, IT-Betrieb sowie der umfassenden IT-Performance-Messung erarbeitet und konkrete Methoden zur ganzheitlichen Steuerung der IT im Unternehmen erlernt.
Inhalte
IT-Controlling ist das Controlling der IT im Unternehmen und soll die Effektivität und Effizienz des IT-Einsatzes unter Berücksichtigung qualitativer, funktionaler und zeitlicher Aspekte sicherstellen. Dabei handelt es sich nicht nur um eine reine Überwachungsfunktion, vielmehr wird IT-Controlling als umfassende Koordinationsfunktion (Planung, Steuerung und Kontrolle) für die IT sowie das Informationsmanagement verstanden. Die Vorlesung gliedert sich ausgehend von den Grundlagen des IT-Controllings in die Bereiche IT-Strategie (Chancen, Risiken, Portfoliomanagement), IT-Projekte und IT-Betrieb (IT-Leistungen und -Produkte, IT-Outsourcing). Im Rahmen des diese Bereiche umfassenden IT-Performance-Measurements werden u. a. folgende Methoden und Instrumente behandelt: SWOT-Analyse, Prozessorientierte IT-Planung, IT-Portfoliomanagement, Konzeption und Kalkulation von Business Cases, Nutzwert- und Wirtschaftlichkeitsanalysen, IT-Balanced-Scorecard, IT-Leistungsverrechnung, IT-Risikomanagement sowie IT-spezifische Service Level Agreements. Weiterhin werden in der Praxis gängige Rahmenwerke (z. B. ITIL, CobiT) vorgestellt.
- Empfohlene Literatur:
- Gadatsch, A. und Mayer, E.: Masterkurs IT-Controlling, Vieweg+Teubner, 4. Auflage, Wiesbaden, 2010.
Hofmann, J. und Schmidt, W.: IT-Management, Vieweg+Teubner, 2. Auflage, Wiesbaden, 2010.
Kesten, R., Müller, A., Schröder, H.: IT-Controlling, Vahlen, München, 2007.
Kütz, M.: Kennzahlen in der IT Werkzeuge für Controlling und Management, dpunkt, 4. Auflage, Heidelberg, 2010.
Kütz, M.: IT-Controlling für die Praxis, dpunkt, Heidelberg, 2005.
Strecker, S.: Integrationsdefizite des IT-Controllings Historischer Hintergrund, Analyse von Integrationspotenzialen und Methodenintegration, in: Wirtschaftsinformatik 3 (2009), S. 238-248.
Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.
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ISDL-KIP-B: Künstliche Intelligenz in der betrieblichen Praxis -
- Dozent/in:
- Jochen Malinowski
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 19.1.2023, 8:00 - 20:00, WE5/05.005
Einzeltermin am 20.1.2023, 8:00 - 20:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 21.1.2023, 8:00 - 18:00, WE5/01.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Für den Kurs existiert eine Teilnehmerbeschränkung. Bitte benutzen Sie für die Bewerbung das Formular auf der Webseite: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-kip-b-kuenstliche-intelligenz-in-der-betrieblichen-praxis/
- Inhalt:
- Das Modul KI in der betrieblichen Praxis behandelt das Thema künstliche Intelligenz aus einer ganzheitlichen Perspektive. Es befasst sich sowohl mit der Geschichte von KI und der Technologie und den Algorithmen dahinter, als auch mit Anwendungsgebieten in der Praxis. Es untersucht wie KI in Organisationen eingeführt werden kann und diskutiert die Auswirkungen auf Organisationsstrukturen, Prozesse, Betriebsmodelle und notwendige Skills. Teilnehmer des Moduls erhalten ein umfassendes Verständnis wie künstliche Intelligenz funktioniert und wie es in der betrieblichen Praxis eingesetzt werden kann.
Gliederung
Module 1 - Artificial Intelligence defined
AI defined
History of AI
Classification of AI technologies and applications
Module 2 - AI Technology
Machine Learning concepts and algorithms
AI architectures
AI capabilities and applications
Module 3 - AI Frameworks, Tools and Providers
Module 4 - Applications in practice
AI in Production, Supply Chain and Distribution
AI in Corporate Functions
AI in R&D and Business Innovation
AI in Customer Service, Sales and Marketing
AI Benefits and Market Trends
Module 5 - Introducing AI to an organization
Acceptance of AI
Impact on Leadership
Impact on Organizational Models
Adapted Operating Models
Impact on talent and required skills
Responsible AI
Module 6 - AI from a society perspective and Outlook
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ISDL-Kolloquium für die Erstellung von Abschlussarbeiten -
- Dozent/in:
- Tim Weitzel
- Angaben:
- Kolloquium, 2,00 SWS
- Termine:
- Mi, 14:00 - 16:00, WE5/04.132
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Das Passwort zum VC-Kurs erhalten Sie per E-Mail nach Registrierung in folgendem Formular: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/zusatzangebote/kolloquium-fuer-die-erstellung-von-abschlussarbeiten/
- Inhalt:
- Ziel des Kolloquiums ist das Vermitteln grundlegender Fähigkeiten und Fertigkeiten, die für das Präsentieren der theoretischer Ergebnisse der eigenen Abschlussarbeit (Bachelor-, Master-, oder Diplomarbeit) sowie für die wissenschaftliche Diskussion von Bedeutung sind. Es wird erwartet, dass alle Studierenden, die am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik insb. Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen ihre Abschlussarbeit schreiben, an dem Kolloquium teilnehmen. Die Veranstaltung ist jedoch auch für andere Teilnehmer offen.
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ISDL-Sem-B: NeuroIS: Einsatz neurowissenschaftlicher Instrumente zum besseren Verständnis der IT-Nutzung -
- Dozent/in:
- N.N.
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, Blockseminar
- Termine:
- Einzeltermin am 21.10.2022, 12:00 - 16:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 21.10.2022, 16:00 - 18:00, WE5/04.132
Einzeltermin am 4.11.2022, 12:00 - 16:00, WE5/04.004
Einzeltermin am 18.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/00.019
Einzeltermin am 27.1.2023, Einzeltermin am 28.1.2023, 9:00 - 18:00, WE5/04.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Beschreibung und weitere Informationen finden Sie unter:
https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-sem-b-neurois-einsatz-neurowissenschaftlicher-instrumente-zum-besseren-verstaendnis-der-it-nutzung/
- Schlagwörter:
- WI-Seminar, WI-Seminare
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ISDL-Sem-M: NeuroIS: Einsatz neurowissenschaftlicher Instrumente zum besseren Verständnis der IT-Nutzung -
- Dozent/in:
- Christoph Weinert
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, Blockseminar
- Termine:
- Einzeltermin am 21.10.2022, 12:00 - 16:00, WE5/04.132
Einzeltermin am 4.11.2022, 12:00 - 18:00, WE5/04.132
Einzeltermin am 18.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/04.132
Einzeltermin am 27.1.2023, Einzeltermin am 28.1.2023, 9:00 - 18:00, WE5/04.132
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Beschreibung und weitere Informationen finden Sie unter:
https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/master-studium/isdl-sem-m-neurois-einsatz-neurowissenschaftlicher-instrumente-zum-besseren-verstaendnis-der-it-nutzung/
- Schlagwörter:
- WI-Seminar, WI-Seminare
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ISDL-WAWI-B: Wissenschaftliches Arbeiten in der Wirtschaftsinformatik -
- Dozent/in:
- Tim Weitzel
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Do, 18:00 - 20:00, WE5/00.019
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die Veranstaltung richtet sich speziell an Studierende der Wirtschaftsinformatik und Interessenten anderer Studiengänge, die im Bereich Wirtschaftsinformatik eine Projekt-, Seminar-, Bachelor- oder Masterarbeit schreiben möchten.
Die erfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung kann in der Modulgruppe A5 „Überfachliche Kompetenzen“ der Bachelorstudiengänge Wirtschaftsinformatik und IISM mit 6 ECTS-Punkten in der Teil-Modulgruppe „Wissenschaftliches Arbeiten angerechnet“ werden.
Die Teilnahme an den Veranstaltungs-begleitenden Übungsaufgaben wird erwartet. Da die Teilnehmerzahl auf die Zahl der verfügbaren Rechnerarbeitsplätze begrenzt ist, wird um eine Anmeldung per Formular gebeten: https://www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-wawi-b-wissenschaftliches-arbeiten-in-der-wirtschaftsinformatik/
- Inhalt:
- Das Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studierenden die Einarbeitung in das wissenschaftliche Arbeiten zu erleichtern. Der Kurs beginnt mit einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens sowie mit einem Überblick über die notwendigen Schritte zur Erstellung einer Abschlussarbeit. Dabei wird insbesondere auf verschiedene Forschungsmethoden, die im Rahmen der Wirtschaftsinformatik häufig verwendet werden, eingegangen (Literaturanalyse, qualitative Forschung/Fallstudien, quantitative Forschung/Empirie, Experimente, Design Science Research).
Die Veranstaltung findet an acht Terminen statt und orientiert sich vorwiegend an den Phasen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses zur Erstellung einer Forschungsarbeit:
1. Themenfindung
2. Literaturrecherche
3. Formulierung der Forschungsfrage
4. Wahl des Forschungsdesigns
5. Durchführung des Forschungsvorhabens
6. Evaluation der Forschungsergebnisse
7. Veröffentlichung der Forschungsergebnisse
Die Demonstration verschiedener Software-Programme sowie begleitende Übungsaufgaben, die während der Termine in festen Gruppen bearbeitet und vorgestellt werden, ermöglichen eine praktische Vertiefung der Veranstaltungsinhalte. Somit richtet sich der Kurs gezielt an Studierende, die noch keine oder wenige Kenntnisse in Bezug auf wissenschaftliches Arbeiten haben.
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Soziale Netzwerke
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Projekt zu Online Social Networks -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Oliver Posegga, Falco Klemm, Teresa Heyder
- Angaben:
- Übung, 4,00 SWS
- Termine:
- Do, 15:00 - 17:00, WE5/01.059
Einzeltermin am 5.10.2022, Einzeltermin am 6.10.2022, Einzeltermin am 7.10.2022, 10:00 - 18:00, WE5/01.059
Start Donnerstagstermin ab 20.10.2022, 14-tägig
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Beschreibung und weitere Informationen finden Sie unter:https://www.uni-bamberg.de/sna/studium/master/projekt-zu-online-social-networks/
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SNA-ITSM-B: IT Service Management -
- Dozent/in:
- Thomas Schaaf
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, WE5/04.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Weitere Informationen und Termine finden Sie im VC-Kurs und auf der Website https://www.uni-bamberg.de/sna/studium/bachelor/it-service-management/
- Inhalt:
- Ausgehend vom Strukturwandel der Industriestaaten hin zu Dienstleistungsgesellschaften und flankiert durch die Fortschritte in den Bereichen der Digitalisierung von Diensten haben sich verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Effizienz und Effektivität von IT-Serviceleistungen ausgebildet, die unter dem Begriff IT Service Management (ITSM) zusammengefasst werden. In diesem Modul lernen Sie grundlegenden Konzepte und Ideen des ITSMs und wie diese die Erreichung der Geschäftsziele eines Unternehmens befördern können. Angelehnt an ausgewählte Frameworks erlernen Sie alle Elemente eines ganzheitlichen ITSM-Lebenszyklus, bestehend aus Servicestrategie (Service Strategy), Serviceentwurf (Service Design), Serviceüberführung (Service Transition), Servicebetrieb (Service Operation) und kontinuierliche Serviceverbesserung (Continual Service Improvement). Wir beschäftigen uns beispielweise mit den folgenden relevanten Fragestellungen:
-Welche Bedeutung haben verschiedene IT-Serviceleistungen für Unternehmen?
-Wie lässt sich der Reifegrad einer serviceorientierten Implementierung analysieren?
-Welche Strategie eignet sich bei einer serviceorientierten Implementierung für deren Planung, Umsetzung und Management?
Durch die Möglichkeit von freiwilligen semesterbegleitenden Studienleistungen zur Notenverbesserung können Sie Ihre Kenntnisse vertiefen und auf relevante Forschungsfragen der Wirtschaftsinformatik anwenden.
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SNA-Kolloquium für die Erstellung von Abschlussarbeiten -
- Dozent/in:
- Nina Passlack
- Angaben:
- Kolloquium, 2,00 SWS
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Aktuelle Termine und Zugangsdaten zur Teilnahme an der Online-Veranstaltung im Virtuellen Campus.
Beschreibung und weitere Informationen finden Sie unter: https://www.uni-bamberg.de/sna/studium/abschlussarbeiten/
- Inhalt:
- Wenn Sie eine Bachelor- oder Masterarbeit bei uns verfassen oder dies planen, erwarten wir von Ihnen eine aktive Teilnahme an dem Kolloquium für Abschlussarbeiten, das maßgeblich über den Virtuellen Campus organisiert wird. Neben der Einführung in die Erstellung von Abschlussarbeiten und ausgewählte Methoden, erhalten Sie durch die Möglichkeit von Fortschrittspräsentationen Feedback zu Ihrer Arbeit.
-Anmeldung: Für die Teilnahme am Kolloquium ist keine gesonderte
-Anmeldung erforderlich, die Anmeldung zu einzelnen Vortragsterminen erfolgt über den Virtuellen Campus
Abschlusspräsentation: In einigen Studiengängen ist die Präsentation der Abschlussarbeit mit anschließender Diskussion ein obligatorischer Bestandteil der Arbeit (ob dies für Sie zutrifft, entnehmen Sie bitte Ihrer Prüfungsordnung)
Weitere Informationen zu Abschlussarbeiten am Lehrstuhl für Soziale Netzwerke, aktuelle Termine und Ankündigungen finden Sie im Virtuellen Campus. Sie können sich per Selbsteinschreibung in den Kurs eintragen. Sollten Sie Probleme mit der Selbsteinschreibung haben, wenden Sie sich bitte ausschließlich per Mail an Frau Nina Passlack.
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Informationssystemmanagement
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ISM-IOM-M: International Outsourcing Management (Seminaristischer Unterricht) -
- Dozent/in:
- Daniel Beimborn
- Angaben:
- Seminaristischer Unterricht, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mo, 8:00 - 12:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 7.11.2022, 12:00 - 13:00, WE5/03.004
Einzeltermin am 19.11.2022, 10:00 - 14:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 17.1.2023, 18:00 - 22:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 20.1.2023, 12:00 - 14:00, 14:00 - 16:00, WE5/01.006
Prüfungstermin: 27.02.2023 , 17-19Uhr ; Raum WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung über Formular: https://www.uni-bamberg.de/ism/studium/master/international-outsourcing-management/
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ISM-ITC-B: IT Consulting -
- Dozent/in:
- Bernhard Moos
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 3.11.2022, 10:00 - 18:00, WE5/02.003
Blockveranstaltung 4.11.2022-5.11.2022 Fr, Sa, 10:00 - 18:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 20.1.2023, 10:00 - 18:00, WE5/02.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung über Formular: https://www.uni-bamberg.de/ism/studium/bachelor/it-consulting/
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ISM-MDI-M: Managing Digital Innovation (Seminaristischer Unterricht) -
- Dozent/in:
- Daniel Beimborn
- Angaben:
- Seminaristischer Unterricht, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Do, 12:00 - 16:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 10.11.2022, 16:00 - 21:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 26.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/01.006
Prüfungstermin: 13.02.2023, 18:00 Uhr , Raum WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung über Formular: https://www.uni-bamberg.de/ism/studium/master/managing-digital-innovation/
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ISM-SaaS-B: Aktuelle Trends und Perspektiven der Unternehmenssoftware -
- Dozent/in:
- Wolfgang Faisst
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 28.10.2022, Einzeltermin am 11.11.2022, Einzeltermin am 25.11.2022, Einzeltermin am 9.12.2022, 14:00 - 18:00, WE5/05.005
Einzeltermin am 13.1.2023, Einzeltermin am 27.1.2023, 14:00 - 18:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung durch Formular: https://www.uni-bamberg.de/ism/studium/bachelor/aktuelle-trends-und-perspektiven-der-unternehmenssoftware/
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ISM-Sem-M: Masterseminar -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Daniel Beimborn, Ferdinand Mittermeier, Julian Frey, Yannick Hildebrandt
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 18.10.2022, Einzeltermin am 25.10.2022, Einzeltermin am 27.10.2022, 16:00 - 18:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 22.11.2022, 16:00 - 20:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 9.1.2023, 16:00 - 18:00, WE5/03.004
Einzeltermin am 18.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/05.005
Einzeltermin am 19.1.2023, Einzeltermin am 20.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Bewerbung über Formular: https://www.uni-bamberg.de/ism/studium/master/master-seminar/
- Schlagwörter:
- WI-Seminar, WI-Seminare
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Lehrveranstaltungen für Bachelor
Angewandte Informatik
Informationsvisualisierung
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VIS-Proj-B: Bachelorprojekt Informationsvisualisierung - Authoring Enriched Data Comics -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Shivam Agarwal, Fabian Beck
- Angaben:
- Projekt, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 14:00 - 18:00, WE5/02.005
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements: Basic programming skills.
Beneficiaries: Basic knowledge in visualization, human-computer-interaction, or machine learning and data science can be beneficial.
Registration: This course takes part in the central registration: https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=24052
- Inhalt:
- Focus in Winter 2022/2023: Authoring Enriched Data Comics
Traditional comics are a powerful medium to engage an audience and narrate a story. Building upon the concept, Data Comics narrate stories which include insights from the data. While a majority of Data Comics use concepts from traditional comics, e.g., static panels on printed pages, they do not fully explore other possibilities. For instance, integrating audio, video, and interactions in the comics. In this project, we will push the boundary of research and create multiple examples of enriched Data Comics in small teams. To achieve this, we invite students with diverse study programs who have an interest in Data Comics, storytelling, and data analysis, among others.
General Information
In the project, students explore and apply different state-of-the-art approaches of applied computer science as a practical exercise. For a given scenario, a basic interactive visualization application is to be developed in a group effort.
Learning goals and competences:
Students learn to work independently on a practical problem and to coordinate this with group members. They design an interactive application that meets the requirements of a given scenario, while understanding the possibilities offered by visual and algorithmic methods. They implement a software system as a team, recognize the challenges of such collaboration, and jointly find solutions.
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VIS-Sem-B: Bachelorseminar Informationsvisualisierung - Visually Understanding AI through Computational Notebooks -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Shivam Agarwal, Fabian Beck
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3, first session on Oct 19 will be held remotely (see VC)
- Termine:
- Mi, 10:00 - 12:00, WE5/02.020
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements: The students are expected to have basic knowledge in machine learning.
Beneficiaries: Basic knowledge in visualization, human-computer-interaction, or machine learning and data science can be beneficial.
Registration: This course takes part in the central registration: https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=24052
- Inhalt:
- Focus Topic in Winter 2022/2023: Visually Understanding AI through Computational Notebooks
Understanding machine learning concepts is challenging for many students. In this seminar, we will focus on exploring visualization-based approaches to understanding machine learning concepts. Computational notebooks, such as Observable, Jupyter, or Google Colaboratory, provide a platform to include a dataset, execute code, and narrate a story with Markdown text, interactions, and visualizations. Such notebooks can be used to explain the concepts better. Each student will choose a machine learning concept (e.g., multiclass classification), research and understand it, and finally, narrate a story with visualizations to explain the concept. As the final seminar reports, students will create a computational notebook to explain the chosen concept.
Allgemein
Das Seminar behandelt praktische Anwendungen von Visualisierungssystemen. Es werden deren Eigenschaften diskutiert und verglichen, sowie deren Implementierung untersucht. Alle Teilnehmenden bearbeiten individuell zugewiesene Themen, die unterschiedliche Facetten zu einem übergreifenden Seminarthema beitragen.
Lernziele/Kompetenzen
Die Studierenden können ein vorgegebenes Thema der Angewandten Informatik selbstständig recherchieren. Sie lernen moderne Benutzerschnittstellen und Visualisierungssysteme zu bewerten und entwickeln ein vertieftes Verständnis des jeweiligen Themas, seiner Einsatz- und Anwendungsmöglichkeiten sowie seiner Grenzen. Sie verstehen und üben Methoden der professionellen Kommunikation in mündlicher und schriftlicher Form.
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Sprachgenerierung und Dialogsysteme
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Seminar Dialogsysteme -
- Dozent/in:
- Stefan Ultes
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, Schein, ECTS: 3
- Termine:
- Mo, 12:00 - 14:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- empfohlene Vorkenntnisse: Einführung in die KI bestanden
Die Arbeitsumfänge gestalten sich typischerweise wie folgt:
- Gruppentreffen und Diskussionen: ~ 20h
- Literaturrecherche: ~ 25h
- Vorbereitung der Präsentation: ~ 15h
- Schriftliche Ausarbeitung: ~30h
Sprache: Deutsch
- Inhalt:
- Digitale persönliche Assistenten wie Siri, Google Assistant und Alexa sind aus der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken, was sie nicht zuletzt ihrer Fähigkeit der sprachbasierten Interaktion verdanken. Die diese Systeme werden dem Bereich Conversational AI zugeordnet, die dahinterstehende Technologie Dialogsysteme genannt. Im Seminar werden Sie sich mit aktuellen und grundlegenderen Forschungsarbeiten aus dem Bereich Dialogsysteme und Conversational AI beschäftigen und diese alleine oder zu zweit bearbeiten. Für viele der Arbeiten sind solide Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen/KI zum Verständnis notwendig/hilfreich.
Folgende Kompetenzen sollen durch diese Veranstaltung vermittelt bzw. vertieft werden. Die Teilnehmenden
- lernen sich selbständig Fachinhalte zu recherchieren und sich einzuarbeiten,
- übern und verstehen Methoden professioneller schriftlicher und mündlicher Kommunikation,
- lernen, über Systeme und Methoden im Bereich Dialogsysteme zu diskutieren und diese zu evaluieren,
- entwickeln ein tiefergehendes Verständnis der einzelnen Themen, deren möglichen Einsatz und deren Grenzen.
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Informatik
Privatsphäre und Sicherheit in Informationssystemen
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PSI-EiRBS-B 1:1-Betreuung [PSI-EiRBS-B] -
- Dozent/in:
- N.N.
- Angaben:
- Repetitorium, An diesen Terminen stehen Tutorinnen bzw. Tutoren für 1:1-Betreuung in Präsenz zur Verfügung. Bitte sprechen Sie sich zuvor mit den Tutorinnen bzw. Tutoren ab, wenn Sie einen dieser Termine wahrnehmen möchten.
- Termine:
- Einzeltermin am 10.11.2022, 10:00 - 12:00, WE5/02.003
Einzeltermin am 14.11.2022, 14:00 - 16:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 8.12.2022, 10:00 - 12:00, WE5/02.003
Einzeltermin am 12.12.2022, 14:00 - 16:00, WE5/04.004
Einzeltermin am 9.1.2023, 14:00 - 16:00, WE5/02.003
Einzeltermin am 13.1.2023, 10:00 - 12:00, WE5/02.003
Einzeltermin am 6.2.2023, 14:00 - 16:00, WE5/02.003
Einzeltermin am 10.2.2023, 10:00 - 12:00, WE5/02.003
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Softwaretechnik und Programmiersprachen
Algorithmen und Komplexitätstheorie
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Perlen der Theoretischen Informatik -
- Dozent/in:
- Isolde Adler
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, Schein, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 21.10.2022, Einzeltermin am 28.10.2022, 10:00 - 12:00, WE5/05.005
Einzeltermin am 20.1.2023, Einzeltermin am 27.1.2023, Einzeltermin am 3.2.2023, 8:00 - 18:00, WE5/05.005
1. Vorbesprechung am 21.10.22; 2. Vorbesprechung am 28.10.22; Blockseminar: 20.01.23, 27.01.23 und 03.02.23 jeweils von 08:00 - 18:00 Uhr
- Inhalt:
- Ein Großteil der Informatik passiert "unplugged", bevor wir uns
hinsetzen und programmieren.
Elegante Argumente, überraschende Konstruktionen und geschickte Beweise können vieles erleichtern und sehr viel Freude machen! In der Praxis können sie z.B.Verlässlichkeit, Nachhaltigkeit, Effizienz, Sicherheit, Korrektheit oder Optimalität garantieren oder auch Nichtmachbarkeit aufweisen.
Anhand ausgewählter Themen werden wir die Vielfalt der theoretischen
Informatik kennenlernen. Das Seminar ist inspiriert durch das Buch
"Perlen der Theoretischen Informatik" von Uwe Schöning. Neben diesem Buch wird noch weitere Literatur zu Verfügung gestellt. Die Teilnehmer:innen stellen daraus einen Abschnitt in einem 20-minütigen Vortrag vor.
Eine schriftliche Ausarbeitung des Vortrags ist bis Ende des Semesters
zu erstellen.
- Empfohlene Literatur:
- Uwe Schöning: Perlen der Theoretischen Informatik, BI Wissenschaftsverlag 1995
Ingo Wegener: Highlights aus der Informatik, Springer 1996
Martin Aigner, Günter M. Ziegler: Proofs from THE BOOK, Springer 2018
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Wirtschaftsinformatik
Industrielle Informationssysteme
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IIS-Sem-B: Bachelorseminar zu Industriellen Informationssystemen -
- Dozent/in:
- Sven Overhage
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, Die Teilnehmeranzahl für das Seminar ist beschränkt. Bei Überbelegung erfolgt eine Zuteilung nach Fachsemester.
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, WE5/02.020
Einzeltermin am 16.1.2023, 12:00 - 20:00, WE5/03.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die Einführungsveranstaltung findet am 20.10.2022 von 14-16 Uhr im Raum WE5/02.020 statt, ebenso die Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten am 27.10.2022 von 14-16 Uhr. Zusätzlich wird es am 17.11.2022 von 14-16 Uhr noch eine weitere Veranstaltung geben. Das Seminar wird als Blockveranstaltung abgehalten. Dazu finden die Präsentationen für das Bachelorseminar am 16.01.2023 statt. Die Abgabe der Seminararbeiten erfolgt bis zum Freitag, den 17.02.2023.
Eine verbindliche Anmeldung ist vom 06.10.2022 (12 Uhr) bis 13.10.2022 (12 Uhr) über FlexNow möglich. Die Teilnehmeranzahl für das Seminar ist beschränkt. Bei Überbelegung erfolgt eine Zuteilung durch den Lehrstuhl. Sie erhalten bis Freitag, den 14.10.2022 (12 Uhr) eine Rückmeldung, ob Sie einen Seminarplatz erhalten haben.
- Inhalt:
- Bachelor Seminar: Datengetriebene Geschäftsmodelle, Data Governance und Data Analytics Technologien - Elemente einer datengetriebenen Organisation
- Schlagwörter:
- WI-Seminar, WI-Seminare
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WI-Projekt-B: Systementwicklung -
- Dozent/in:
- Sebastian Schlauderer
- Angaben:
- Übung, 4,00 SWS, Für weitere Infos siehe VC-Kurs und Lehrstuhl-News IIS.
- Termine:
- Di, Mi, 16:00 - 18:00, WE5/04.014
Einzeltermin am 31.1.2023, 16:00 - 20:00, WE5/01.006
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Eine verbindliche Anmeldung zur Veranstaltung ist vom 03.10. - 13.10.2022, 12:00 Uhr, über FlexNow möglich. Weitere Infos auf den Lehrstuhl-News IIS.
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Digital Work
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DW-Sem-B: Seminar Digital Work -
- Dozent/in:
- Gerit Wagner
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, Schein, ECTS: 3
- Termine:
- Einzeltermin am 25.10.2022, 12:00 - 14:00, WE5/03.004
Einzeltermin am 3.11.2022, Einzeltermin am 29.11.2022, Einzeltermin am 21.12.2022, 8:00 - 10:00, WE5/05.005
Einzeltermin am 18.1.2023, Einzeltermin am 25.1.2023, Einzeltermin am 1.2.2023, 16:00 - 20:00, WE5/05.003
25.10.2022 Einführung ins Thema un Themenvergabe; 03.11.2022 Einführung in wissenschaftliches Arbeiten (für diejenigen, die das Modul WAWI zuvor nicht belegt hatten); 29.11.22, Diskussion von Proposals; 13.12.22, Einführung in wissenschaftliches Präsentieren/Vortragen; Vortragstermine: 18.1., 25.1. und 01.02.23; Nähere Information unter folgendem Link: https://www.uni-bamberg.de/vorlage-fuer-neue-bereiche/neu/studium-1/bachelor/seminar-digital-work/
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Lehrveranstaltungen für Master
Angewandte Informatik
Kognitive Systeme
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V KogSys-ML-B: Einführung in Maschinelles Lernen -
- Dozent/in:
- Ute Schmid
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 8:00 - 10:00, WE5/00.019
- 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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Informationsvisualisierung
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VIS-IVVA-M: Advanced Information Visualization and Visual Analytics -
- Dozent/in:
- Fabian Beck
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6, Modulstudium
- Termine:
- Mo, 12:00 - 14:00, WE5/01.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Recommended previous knowledge: Basic knowledge in information visualization and programming; knowledge in algorithms and data structures, human-computer-interaction, and machine learning and data science can be beneficial.
Note: This lecture is not directly based on the bachelor lecture VIS-GIV-B. Previous knowledge in visualization is nevertheless helpful, but can also be acquired during the semester. In particular, the VIS-Plus course will offer helpful tutorials and summaries.
- Inhalt:
- The course discusses methods for interactive information visualization and systems for explorative visual analysis. Visualizations blend with algorithmic solutions and get adopted to domain-specific needs. Giving a research-oriented perspective, the design and evaluation of such methods is the focus of the course, as well as their practical and interdisciplinary application in various fields.
Learning goals and competences: The students recognize the possibilities and limitations of data visualization and are able to apply visualization methods to concrete application examples. They understand the foundations of visual perception and cognition as well as their implications for the visual representation of data. They have a sound overview of possibilities for the visual representation of abstract data and are able to adapt visualization techniques to new problems and justify design decisions. On a conceptual level, they are able to integrate visualization techniques with interaction techniques and algorithmic solutions and design visual analytics solutions. They can evaluate visualization techniques in quantitative and qualitative user studies.
The workload for this module typically is as follows:
- Lecture and exercise sessions: 45h
- Preparation and review of the lecture: 30h
- Work on exercises and assignments: 75h
- Preparation for the exam: 30h
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VIS-Proj-M: Masterprojekt Informationsvisualisierung - Visualizing Commits in Software Repositories -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Cedric Krause, Fabian Beck
- Angaben:
- Projekt, 4,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Fr, 8:00 - 12:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements: Advanced programming skills.
Beneficiaries: Basic knowledge in visualization, human-computer-interaction, or machine learning and data science can be beneficial.
Registration: This course takes part in the central registration: https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=24052
- Inhalt:
- Focus Topic in Winter 2022/2023: Visualizing Commits in Software Repositories
Software projects are usually organized in repositories that are hosted either publicly (e.g., GitHub) or on a private server. These repositories contain all changes made to the source code in a series of commits, each of which has many properties that are either explicit (e.g., the author of the changes) or implicit (e.g., lines of code changed). The commits can be viewed as an event sequence in which each event is one single commit. In git-based repositories, there are also branches and merges, making the sequence richer and more complex. In this project group we aim at creating visualizations that describe the evolution of software projects with a focus on multivariate attributes of the events (commits). We will collect the commits of software projects and determine a variety of attributes for each of them and create a visual design that is flexible enough to represent different perspectives on the data (e.g., socio-technical, relationships to issues, code quality, etc.). Finally, we will implement a prototype of the visual design by leveraging visualization libraries either in Python (e.g., matplotlib, plotly) or in JavaScript (e.g., D3js).
General information:
In the project, students explore and apply different state-of-the-art approaches of applied computer science as a practical exercise. For a given scenario, an advanced interactive visualization application is to be developed in a group effort.
Learning goals and competences:
Students learn to work independently on a research-oriented problem and to coordinate this with group members. They design an interactive application that meets the requirements of a given scenario, while understanding the possibilities offered by visual and algorithmic methods. They implement a software system as a team, recognize the challenges of such collaboration, and jointly find solutions.
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VIS-Sem-M: Masterseminar Informationsvisualisierung - Text and Visualization -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Fabian Beck, Shahid Latif
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3, first session on Oct 19 will be held remotely (see VC)
- Termine:
- Mi, 12:00 - 14:00, WE5/02.005
vom 11.1.2023 bis zum 8.2.2023
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirments: None.
Beneficiaries: Basic knowledge in visualization, human-computer-interaction, or machine learning and data science can be beneficial.
Registration: This course takes part in the central registration: https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=24052
- Inhalt:
- Focus Topic in Winter 2022/2023: Text and Visualization
While a visualization is worth a thousand words, also the importance of words inside visualizations cannot be neglected. Text and visualizations act as complementary representations. For instance, visualization allows seeing patterns in large textual corpora. However, often, visualizations are complex, and text can play a role in unwinding this complexity in many ways. Similarly, to further ease up the interactions with a data visualization, natural language interfaces (e.g., chatbots) are being adopted. In this seminar, we will take a deeper look at the state-of-the-art research happening in regard to the relationship between text and visualization.
General information:
The seminar investigates current trends in a subarea of visualization research. Based on an extensive literature review, different visualization approaches will be compared and evaluated. All participants work on individually assigned topics that contribute different facets to an overarching seminar topic.
Learning goals and competences:
Students learn to independently research and find the latest research results regarding a given research topic in applied computer science. They discuss and evaluate state-of-the-art research results and develop a deep understanding of the individual topic, its potential use and application as well as limitations. They practice methods of scientific communication in oral and written form.
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Erklärbares maschinelles Lernen
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xAI-Sem-M1: Masterseminar Erklärbares Maschinelles Lernen [xAI-sem-M1] -
- Dozent/in:
- Christian Ledig
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 3
- Termine:
- Wir streben an, diese Veranstaltung in Präsenz durchzuführen. First meeting October 20, 4pm ct, WE5/05.003 // Second meeting October 24, 2pm ct, WE5/02.005
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Interest and registration
If you have questions or want to express interest, please send an Email with name and matriculation number to christian.ledig@uni-bamberg.de. Registration via central VC course
Requirements:
completed course "Lernende System / Machine Learning" or "Einführung in die KI / Introduction into AI"
- Inhalt:
- This is a joint seminar between Prof. Kainz (FAU Erlangen-Nuremberg) and Prof. Ledig (University of Bamberg). The seminar will take place at Bamberg ERBA Campus and FAU Campus. Initial topic selection will take place in a hybrid format in Bamberg/Erlangen (in person on each site). Final topic presentations will take place in two sessions, one in person in Bamberg, one in person in Erlangen.
Topic: Human-in-the-Loop Machine Learning w/ focus on Healthcare
Motivation: Human-in-the-Loop Machine Learning describes processes in which humans and Machine Learning algorithms interact to solve one or more of the following: Making Machine Learning more accurate Getting Machine Learning to the desired accuracy faster Making humans more accurate Making humans more efficient Aim of this seminar is to give students insights about state-of-the-art Active Learning and interactive data analysis methods. Students will independently explore specific topics, which are then presented and discussed in class. Several potential topics will be provided but students are also encouraged to propose their own topics (after discussion with course lead).
Topics covered will include but are not limited to:
Introduction to Human-in-the-Loop Machine Learning: Active Learning Strategies, Uncertainty Sampling, Diversity Sampling, Other Strategies
Annotating Data for Machine Learning: Who are the right people to annotate your data?, Quality control for data annotation, User interfaces for data annotation
Transfer Learning and Pre-Trained Models: What are Embeddings?, What is Transfer Learning?
Adaptive Learning: Machine-Learning for aiding human annotation, Advanced Human-in-the-Loop Machine Learning
Goals
In-depth knowledge of aspects of human-in-the-loop machine learning, including deeper insight into current research. A capability to work independently on application-driven projects. To use a holistic view to critically, independently and creatively identify, formulate and deal with complex issues. To create, analyse and critically evaluate different technical/architectural solutions. To integrate knowledge critically and systematically. To clearly present and discuss the conclusions as well as the knowledge and arguments that form the basis for these findings in written and spoken English. A consciousness of the ethical aspects of research and development work.
The focus of the seminar will be biased towards approaches based on computer vision algorithms and medical image processing.
Format
The presentations for this seminar will be conducted as block seminar. Dates of final presentationsTBD.
We will meet in the beginning of the semester to discuss possible work areas and assign concrete topics to each participant. You will be provided pointers to literature and then independently familiarize yourself with the assigned topic. You will:
- present your topic as a 20 minute presentation (+5 min questions) and
- submit a written report of approximately 8 pages.
- The goal is to run the seminar in English including presentations and the written report.
The presentations will be conducted as a block seminar towards the end of the semester.
The weekly hours mentioned in the module description are an optional time slot to get support, guidance and feedback on your topic (as required).
Expected workload & Grading
The time (work load) of this module is expected to be roughly as follows:
- Attendance of seminar / presentation: 20h
- Literature review and familiarization with topic: 25h
- Preparation of presentation: 15h
- Written report: 30h
The grade will be determined in equal parts based on the presentation and report. Attendance of the presentations is mandatory.
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Sprachgenerierung und Dialogsysteme
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Projekt Dialogsysteme -
- Dozent/in:
- Stefan Ultes
- Angaben:
- Übung, 4 SWS, Schein, ECTS: 6
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, WE5/02.005
Mi, 14:00 - 16:00, WE5/02.005
The first meeting will be on Wednesday, 19 Oct 2022
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Prior knowledge: knowledge in object-oriented programming (Python); knowledge in dialogue systems or related fields or scientific writing and LaTeX favorable
Typical work load:
- Meetings and talks: ~ 30h
- Familiarization with the project: ~ 30h
- Implementation: ~ 90h
- Preparation of presentation: ~ 30h
Language: English/German (course language as requested, submissions as individually preferred)
- Inhalt:
- The project provides the opportunity to work in groups of 4-5 students in a hands-on fashion. The goal is to understand and implement the different modules of a spoken dialogue system. We will focus on the basic functionality of each module and how to implement it in an industry-like development process. You will gain theoretical knowledge about the dialogue system modules as well as practical knowledge by implementing these modules using a ticket-based development flow. For the implementation, you are expected use Python. Other libraries are free to choose. At the end of the semester, you will present your results and hand in a technical project report.
The learning goals for this course are the following: the participants
- learn to familiarise themselves individually with the practical aspects of dialogue systems and to share these with their group members,
- are able to implement parts of a dialogue system to realize a given use-case scenario,
- understand, how the dialogue system modules operate and inter-operate with each other
- are able to realize a challenging implementation task as a team using industry-like development flows, identify challenges that arise from such a way working and jointly find solutions.
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Vorlesung Dialogsysteme -
- Dozent/in:
- Stefan Ultes
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 3
- Termine:
- Mi, 12:00 - 14:00, WE5/01.006
Einzeltermin am 4.11.2022, Einzeltermin am 11.11.2022, Einzeltermin am 18.11.2022, Einzeltermin am 25.11.2022, 14:00 - 17:00, Online-Meeting
Erster Termin am 26.10.2022. In den Wochen vom 31. Oktober bis 25. November fällt die Präsenzveranstaltung am Mittwoch aus. Statt dessen findet jeweils Freitags ein Online-Termin statt.
ab 26.10.2022
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorkenntnisse: Einführung in die KI bestanden
Die Arbeitsumfänge gestalten sich typischerweise wie folgt:
- Vorlesung: ~ 30h
- Vor- und Nachbereitung der Vorlesung: ~ 30h
- Prüfungsvorbereitung: ~30h
Sprache: Deutsch
- Inhalt:
- Diese Veranstaltung befasst sich mit Dialog als sprachlichem Verhalten und seiner Modellierung in technischen Systemen befassen. Sie führt in das Gebiet der Sprachdialogtechnologie ein und beinhaltet die gesamten Verarbeitungskette eines Dialogsystems: akustische Signalverarbeitung, Spracherkennung, natürliches Sprachverstehen, Dialogmanagement, Sprachgenerierung und Sprachsynthese. Industrieunternehmen, die im Bereich der Sprachdialogsysteme arbeiten, werden an einzelnen Terminen Gastvorlesungen halten.
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Kurs sollten Sie folgende Kenntnisse erworben haben:
- Allgemeines theoretisches Verständnis der Sprachdialogtechnologie
- Verständnis von Dialogmodellierung und der üblichen Modularisierung dieser Aufgabe
- Überblick über den aktuellen Stand der Technik für die sprachtechnologisch Anwendung Dialogsystem
- Kenntnis der Grundlagen der einzelnen Themengebiete eines modularen Dialogsystems
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Informatik
Privatsphäre und Sicherheit
Softwaretechnik und Programmiersprachen
Wirtschaftsinformatik
Industrielle Informationssysteme
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IIS-Sem-M: Masterseminar zu Industriellen Informationssystemen -
- Dozent/in:
- Sven Overhage
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, WE5/02.020
Einzeltermin am 23.1.2023, 12:00 - 20:00, WE5/03.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die Einführungsveranstaltung findet am 20.10.2022 von 14-16 Uhr im Raum WE5/02.020 statt, ebenso die Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten am 27.10.2022 von 14-16 Uhr. Zusätzlich wird es am 17.11.2022 von 14-16 Uhr noch eine weitere Veranstaltung geben. Das Seminar wird als Blockveranstaltung abgehalten. Dazu finden die Präsentationen für das Masterseminar am 23.01.2023 statt. Die Abgabe der Seminararbeiten erfolgt bis zum Freitag, den 17.02.2023.
Eine verbindliche Anmeldung ist vom 06.10.2022 (12 Uhr) bis 13.10.2022 (12 Uhr) über FlexNow möglich. Die Teilnehmeranzahl für das Seminar ist beschränkt. Bei Überbelegung erfolgt eine Zuteilung durch den Lehrstuhl. Sie erhalten bis Freitag, den 14.10.2022 (12 Uhr) eine Rückmeldung, ob Sie einen Seminarplatz erhalten haben.
- Inhalt:
- Master Seminar: Der Aufbau einer datengetriebenen Organisation - Anwendungspotentiale, Entwicklung und Herausforderungen bei der Implementierung
- Schlagwörter:
- WI-Seminar, WI-Seminare
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Informationssystemmanagement
Nebenfachangebote
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KogSys-KogInf-Psy: Grundlagen der Kognitiven Informatik [KogInf] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Johannes Rabold
- Angaben:
- Vorlesung und Übung, ECTS: 3, Für Studierende der Psychologie sowie Nebenfachstudierende
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Für BA-Psychologie: Erste LV im Pflichtbereich Angewandte Kognitionspsychologie,
sowie für Studierende im Nebenfach Angewandte Informatik
- Inhalt:
- Grundlagen der Informatik und der Künstlichen Intelligenz - insbesondere Logik und
Wissensrepräsentation sowie Suchalgorithmen und Produktionssysteme - werden
eingeführt und in praktischen, in die Vorlesung integrierten, Übungen vertieft. Darauf
aufbauend werden grundlegende Ansätze und Techniken der kognitiven Modellierung
eingeführt: Der Produktionssystem-Ansatz ACT-R, Modellierung mit neuronalen Netzen,
Analogiemodelle sowie aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbereiche.
- Empfohlene Literatur:
- Schmid, U. (2006). Computermodelle des Denkens und Problemlösens. In J. Funke (Hrsg.), Enzyklopädie der Psychologie, Themenbereich C Theorie und Forschung, Serie II Kognition, Band 8 Denken und Problemlösen Hogrefe.
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