Hochschule München

HM Business School (FK 10)

Modulbeschreibung

Stand: SoSe 2025

Name Künstliche Intelligenz
Katalog-Nummer FK 10#MBAMBS#M 12.1
Zugehörigkeit zu Curriculum
MBA Management & Business Strategy | M1 | 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung
Manja Noeldner
Lehrende
LB Olivia Frank
Prüfung(en)
Lehr- und Lernform(en)
Lehrveranstaltung | 4 SWS | SU - 1 Angebot(e)
Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele

Lernziele / Kompetenzen:

In diesem Wahlpflichtmodul werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) behandelt sowie verschiedene Tools und deren Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Kontext erkundet. Die Studierenden lernen, wie KI in unterschiedlichen Branchen eingesetzt wird und erwerben praktische Fähigkeiten durch Übungen.

Fachkompetenz:
  • Grundlagen der KI: Verständnis der grundlegenden Konzepte, Techniken und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.
  • Tool-Kenntnis: Überblick über gängige KI-Tools und -Plattformen, wie z.B. Machine Learning Frameworks, Natural Language Processing Tools und Automatisierungssoftware.
  • Anwendung im Beruf: Fähigkeit, spezifische KI-Tools für betriebliche Problemstellungen zu identifizieren und einzusetzen.
Methodenkompetenz:
  • Analytisches Denken: Entwicklung der Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und Lösungen unter Einsatz von KI-Methoden zu erarbeiten.
  • Praktische Umsetzung: Durchführung von Projekten, in denen die Studierenden KI-Tools anwenden, um reale Szenarien zu simulieren und Lösungen zu entwickeln.
Selbstkompetenz:
  • Selbstständigkeit: Eigenverantwortliches Lernen und Forschen zu aktuellen Entwicklungen im Bereich der KI.
  • Kritisches Denken: Fähigkeit, die Auswirkungen von KI-Technologien auf Gesellschaft und Unternehmen kritisch zu reflektieren.
  • Anpassungsfähigkeit: Entwicklung von Flexibilität im Umgang mit neuen Technologien und sich verändernden Arbeitsbedingungen
Sozialkompetenz:
  • Kommunikationsfähigkeit: Entwicklung der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren, sowohl in schriftlicher als auch in mündlicher Form.
  • Teamarbeit: Förderung der Zusammenarbeit in Gruppen-projekten zur Lösung von KI-gestützten Aufgaben

Inhalte:

1. Einführung in die Künstliche Intelligenz, wie z.B.:
• Definition und Geschichte der KI
• Grundlegende Konzepte: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing
2. KI-Tools und -Technologien, wie z.B.:
• Überblick über gängige KI-Tools (z.B. ChatGPT, Claude etc.)
• Vergleich und Auswahl geeigneter Tools für verschiedene Anwendungsfälle
3. Anwendung von KI im Beruf, wie z.B.:
• Fallstudien aus verschiedenen Branchen
• Praktische Übungen zur Anwendung von KI-Tools an realen Projekten
4. Ethische und gesellschaftliche Aspekte der KI, wie z.B.:
• Diskussion über die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und Gesellschaft
• Ethische Fragestellungen im Umgang mit KI-Technologien

Lehr‐ und Lernmethoden:

• Seminaristischer Unterricht: Grundlagen und Vertiefung spezifischer Themen.
• Praktische Workshops: Hands-on-Übungen mit verschiedenen KI-Tools.
• Übungen: Übungen zur Anwendung von KI-Lösungen auf reale Probleme.
• Diskussionen: Reflexion über die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen von KI.

Stellenwert der Note in der Endnote des Master (Masterzeugnis): 5 / 90

Literatur:
1. Russell, S. & Norvig, P. (2020): Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4. Aufl. Pearson.
Diese umfassende Einführung in die KI behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte und ist ein Standardwerk in der KI-Ausbildung.
2. Chui, M., Manyika, J. & Miremadi, M. (2016): Where machines could replace humans—and where they can’t (yet). McKinsey Quarterly.
Dieser Artikel analysiert die Auswirkungen von KI auf verschiedene Branchen und bietet Einblicke in die zukünftige Entwicklung von Arbeits-plätzen.
3. Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2014): The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Die Autoren diskutieren die Auswirkungen von digitalen Technologien, einschließlich KI, auf die Wirtschaft und die Gesellschaft.
4. Marr, B. (2018): Artificial Intelligence in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems. Wiley.
Dieses Buch bietet praktische Beispiele, wie Unternehmen KI erfolgreich implementiert haben, und zeigt verschiedene Anwendungsfälle auf.
5. Davenport, T. H. & Ronanki, R. (2018): Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review.
In diesem Artikel wird erörtert, wie Unternehmen KI in der Praxis nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
6. Frey, C. B. & Osborne, M. A. (2017): The future of employment: How susceptible are jobs to computerization? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.
Diese Studie untersucht, welche Berufe am stärksten von der Automatisierung durch KI betroffen sind.
Weitere relevante Literatur wird aufgrund ihrer Aktualität in der Vorlesung bekannt gegeben.
English Version
Name Künstliche Intelligenz
Katalog-Nummer FK 10#MBAMBS#M 12.1
Zugehörigkeit zu Curriculum
MBA Management & Business Strategy | M1 | 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung
Manja Noeldner
Lehrende
LB Olivia Frank
Prüfung(en)
Lehr- und Lernform(en)
Lehrveranstaltung | 4 SWS | SU - 1 Angebot(e)
Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele