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2020-05-26

5. Vorlesung (26.05.2020): probabilistische Methoden im ML

Vorlesungsinhalt: 2.0 Motivation des Satzes von Bayes; Grundlagen Bayesianisches Lernen; Illustration - Alarmsystem im Kernkraftwerk; Naive Bayesian Learning; Naive Bayesian Learning aus mehrdimensionalen Daten lernen; Laplace-Korrektur und das "white raven" Problem; (stilisiertes) Anwendungsbeispiel...
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2020-05-26

6. Vorlesung (26.05.2020): probabilistische Methoden im ML

Vorlesungsinhalt: 2.0 Motivation des Satzes von Bayes; Grundlagen Bayesianisches Lernen; Illustration - Alarmsystem im Kernkraftwerk; Naive Bayesian Learning; Naive Bayesian Learning aus mehrdimensionalen Daten lernen; Laplace-Korrektur und das "white raven" Problem; (stilisiertes) Anwendungsbeispiel...
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2020-05-26

8. Vorlesung (26.05.2020): Ausgewählte Verfahren der Optimierung

Vorlesungsinhalt: Warum ist Optimierung so kompliziert und divers?; Systematik der Optimierungsaufgaben und -lösungsverfahren; derivative free methods; Gradientenabstiegsverfahren
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2020-05-26

7. Vorlesung (26.05.2020): Assoziationsanalyse

Vorlesungsinhalt: Basics - Buying Basket Analysis; Apriori Algorithmn; Radical innovation; Rule Generation; Using the mined results; Hierarchic association rules; Sequential Pattern Mining
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2020-05-26

9. Vorlesung (26.05.2020): Deep Learners

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2020-05-01

1. Vorlesung (01.05.2020): Zentrale Konzepte des Machine Learning

Vorlesungsinhalt: Software zur Unterstützung; systematischer KDD Prozess - Crisp DM; Kernkonzepte der Datenanalyse (Synopsis); Vorverarbeitung und -verdichtung; Segmentierungsbaumverfahren für überwachtes Lernen
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2020-05-01

2. Vorlesung (01.05.2020): Zentrale Konzepte des Machine Learning

Vorlesungsinhalt: unüberwachtes Lernen - Ziele der Clusterung; Current overview @2020; unüberwachtes Lernen am Beispiel kMeans Clusterungs-Algorithmus
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2020-05-01

4. Vorlesung (01.05.2020): Zentrale Konzepte des Machine Learning

Vorlesungsinhalt: Erweiterung Clusterung nominalskalierter Fälle; Beispiel zum one hot encoding; Prototype of cluster; Calculation; Anwendungen MONA; Ensemblemethoden der Clusterung; Cluster Visualisierung
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2020-05-01

3. Vorlesung (01.05.2020): Zentrale Konzepte des Machine Learning

Vorlesungsinhalt: unüberwachtes Lernen am Beispiel kMeans Clusterung; Clusterzahlbestimmung nach Calinski and Harabasz; unüberwachtes Lernen am Beispiel Hierarchische Verfahren der Clusterung; Mixture Modelling Advantages; Model based Clustering & Verwandte Methoden
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2020-04-16

2. Vorlesung (16.04.2020): Einführung - Einordnung der Wirtschaftsinformatik

Vorlesungsinhalt: Megatrend Digitalisierung; Quellen wirtschaftlichen Erfolgs sind interdisziplinär; IT und VWI; Aufgabengebiete der (Betriebs-)Wirtschaftsinformatik; IT und Soziologie; Limitationen des IKT-Einsatzes; Gefahren des Einsatzes
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2020-04-16

1. Vorlesung (16.04.2020): Überblick und Einführung

Vorlesungsinhalt: Organisatorisches; Motivationsbeispiel; Wechselwirkung zw. Informationstechnik und Gesellschaft; Überblick Themenkomplexe
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2020-04-14

3. Vorlesung (14.04.2020): Software und ihre Entwicklung

Vorlesungsinhalt: Systematisierungsansätze; Systemsoftware; Anwendungssoftware im unternehmerischen Kontext; Integrierte vs. Stand-Alone-Systeme; Individual- vs. Standartsoftware; Softwareentwicklung und -einführung; Software-Projektmanagement; Branchenstruktur; Cloud Computing
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2020-04-14

6. Vorlesung (14.04.2020): Datenorganisation und Datenspeicherung; Big...

Vorlesungsinhalt: Zweck von Datenbanken; Grundmodell der Datenbank; Relationales Datenmodell - Tabellenaufbau; Abfragesprache SQL; Relationen zwischen Tabellen; Datennormalisierung; Entity Relationship Diagramm (ERD) zur Modellierung eines Gebiets; Einsatz von Datenbanken in SW-Systemen
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2020-04-14

4. Vorlesung (14.04.2020): Anwendungssysteme in der betrieblichen Praxis

Vorlesungsinhalt: Anwendungen im Office-Bereich; CIM - Computer Integrated Manufacturing; Buchhaltungssoftware; CSCW - Computer Supported Collaborative Work
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2020-04-14

5. Vorlesung (14.04.2020): Integrierte Informationssysteme

Vorlesungsinhalt: Grundideen der Integration; Integrierte Anwendungssysteme im Handel; Modellierung von Geschäftsprozessen als Voraussetzung der Integration
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2020-04-14

8. Vorlesung (14.04.2020): E-Business

Vorlesungsinhalt: E-Commerce als integrierte Handelsplattform; Kernarten des E-Commerce; Leistungspotential; Geschäftsmodelle; E-Commerce Software; Web-Shop - Aufbau und Preismodelle; Internet Auktionen; Recommendwer Systems
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2020-04-14

7. Vorlesung (14.04.2020): Vernetzung und Social Media

Vorlesungsinhalt: Definition; Klassifikation; Beispiele bedeutender Forschungsthemen auf dem social media Gebiet; Wirtschaftliche Aktivitäten
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2020-04-14

9. Vorlesung (14.04.2020): Internet of Things (IoT) und verwandte Entwicklungen

Vorlesungsinhalt: Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0; Leistungspotential in Beispielen; Kernherausforderungen; Indentifikation der Objekte als Schlüsseltechnologie; Technologien der Industrie 4.0; Kritik des IoT Konzepts
Master thesis
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2020

Fake News - Wirkmechanismen, Verbreitung und Erkennung insbesondere in...

Fake News können in verschiedenen Formen auftreten. Zugehörige Wirkmechanismen, Verbreitungsmethoden und grundlegende Ansätze zu deren Erkennung werden in dieser Arbeit in breitem Umfang betrachtet und systematisiert aufbereitet. Dabei liegt der Fokus auf dem Social-Media-Bereich.