jedes Semester

Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre

Die Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie des Künstlichen Lebens (KL) werden in vielen Bereichen der Wirtschaft angewandt. Insbesondere im Zusammenhang mit z. B. „Zeitreihenanalysen“, „Prognosen“, „Data Warehause“ oder „Data Mining“ werden unterschiedliche Modelle Neuronaler Netze eingesetzt. In anderen Kontexten werden Evolutionäre Algorithmen verwendet oder es geht um Fuzzyfizierung von Datenmengen. In der Vorlesung werden diese Techniken erläutert. Darüber hinaus wird die Grundlogik von Zellularautomaten sowie Booleschen Netzen thematisiert. Diese Techniken ermöglichen eine zusätzliche Unterstützung zur Analyse und Simulation komplexer Prozesse, insbesondere dann wenn soziale oder kognitive Aspekte betrachtet werden sollen oder quantitative und qualitative Daten eine wesentliche Rolle spielen. Somit sollen in dieser Veranstaltung Alternativen zu den Standardalgorithmen kennengelernt und entwickelt werden. Im Einzelnen werden behandelt (Überblick):

• Zellularautomaten und Boolesche Netze;
• Fuzzy-Expertensysteme;
• Evolutionäre Algorithmen;
• Neuronale Netze;
• Allgemeines Modellierungsschema;
• die Bedeutung von Theorie für die Konstituierung und Erklärung der Realität;
• Vorstellung verschiedener Modelle und Simulationen, die einen exemplarischen Charakter aufweisen.

Die konkreten Inhalte der Lehrveranstaltung können im Zeitablauf variieren, um ein flexibles Eingehen auf jeweils aktuelle Fragestellungen aus Wissenschaft und Praxis zu ermöglichen.

Qualifikationsziele: Die Studierenden ...

• beherrschen spezielle Denkweisen bei verschiedenen mathematischen Modellen;
• entwickeln darauf basierend ökonomische Modelle;
• erwerben die Fähigkeit, komplexe ökonomische Probleme mit wissenschaftlichen Arbeitstechniken zu strukturieren, Vorschläge für die Problemlösung zu erarbeiten sowie die Lösungsvorschläge kritisch zu evaluieren;
• trainieren ihre Fähigkeit, die Ergebnisse ihrer Problembearbeitung in Teams und zielgruppenorientiert zu präsentieren sowie in einer Diskussion zu verteidigen.