Modulhandbuch (Module manual)

M.184.4350 Projektseminar Generative KI und Digitale Märkte
(Project Seminar Generative AI and Digital Markets)

Koordinator (coordinator):	Prof. Dr. Dennis Kundisch
Ansprechpartner (contact):	Hasan Okumus ()
Credits:	5 ECTS
Workload:	150 Std (h)
Semesterturnus (semester cycle):	WS
Studiensemester (study semester):	1-4
Dauer in Semestern (duration in semesters):	1

Lehrveranstaltungen (courses):
	Nummer / Name (number / title)	Art (type)	Kontaktzeit (contact time)	Selbststudium (self-study)	Status (P/WP) (status)	Gruppengröße (group size)
a)	K.184.43501 / Generative KI in Digitalen Märkten: Methoden und Anwendungen				P	15 TN (PART)
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine

Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):
Keine

Inhalte (short description):
Im Rahmen dieses Seminars erhalten Studierende in mehreren Inputsessions zu Beginn des Semesters (bis Ende November) eine anwendungsorientierte Einführung in die Thematik der Generativen Künstlichen Intelligenz, bevor sie anschließend bis Ende Januar in Gruppen (ca. 3-5 Personen) an einer Projektarbeit arbeiten. In den Inputsessions werden die derzeit meistgenutzten und bekanntesten KI-Modelle, wie beispielsweise ChatGPT und Gemini, vorgestellt. Darüber hinaus wird den Studierenden die zielgerichtete Anwendung dieser KI-Modelle vermittelt, wobei grundlegende Unterschiede zwischen dem sogenannten Fine-Tuning und dem Prompt-Engineering erörtert werden. Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt insbesondere auf dem Prompt-Engineering, also der gezielten Gestaltung von Eingaben (Prompts) für KI-Modelle. Die Studierenden haben die Möglichkeit, das systematische Designen von Prompts kennenzulernen und dieses im Rahmen von Hands-On-Sessions begleitet anzuwenden. Das in den Inputsessions erworbene Wissen sollen die Studierenden in einer Projektarbeit anwenden, die auf der Analyse eines zur Verfügung gestellten, umfangreichen Online-Review-Datensatzes basiert. Studierende sind aufgefordert, auf der Grundlage eines gegebenen Geschäftsproblems ein IT-Artefakt in Form eines Dashboards mit einem Tool ihrer Wahl zu entwickeln. Dieses soll abschließend in einer Sitzung Ende Januar im Plenum präsentiert werden. Dabei geht das entwickelte IT-Artefakt (Dashboard) mit 65% in die Bewertung ein und die Präsentation dieses Artefakts mit 35%. Es besteht die Möglichkeit einer freiwilligen Zwischenpräsentation vor Weihnachten. Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine Vorkenntnisse im Bereich des Machine Learning erforderlich. Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Anwendung der neuen KI-Modelle. Achtung! Das Modul ist teilnehmerbegrenzt auf maximal 15 Studierende. Weiterhin ist das Modul in PAUL gesperrt. Eine Anmeldung ist nur über eine E-Mail an hasan.okumus@upb.de möglich. Bitte geben Sie bei Ihrer Anmeldung Ihre Matrikelnummer an.

Inhalte (short description):

Im Rahmen dieses Seminars erhalten Studierende in mehreren Inputsessions zu Beginn des Semesters (bis Ende November) eine anwendungsorientierte Einführung in die Thematik der Generativen Künstlichen Intelligenz, bevor sie anschließend bis Ende Januar in Gruppen (ca. 3-5 Personen) an einer Projektarbeit arbeiten. In den Inputsessions werden die derzeit meistgenutzten und bekanntesten KI-Modelle, wie beispielsweise ChatGPT und Gemini, vorgestellt. Darüber hinaus wird den Studierenden die zielgerichtete Anwendung dieser KI-Modelle vermittelt, wobei grundlegende Unterschiede zwischen dem sogenannten Fine-Tuning und dem Prompt-Engineering erörtert werden. Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt insbesondere auf dem Prompt-Engineering, also der gezielten Gestaltung von Eingaben (Prompts) für KI-Modelle. Die Studierenden haben die Möglichkeit, das systematische Designen von Prompts kennenzulernen und dieses im Rahmen von Hands-On-Sessions begleitet anzuwenden.

Das in den Inputsessions erworbene Wissen sollen die Studierenden in einer Projektarbeit anwenden, die auf der Analyse eines zur Verfügung gestellten, umfangreichen Online-Review-Datensatzes basiert. Studierende sind aufgefordert, auf der Grundlage eines gegebenen Geschäftsproblems ein IT-Artefakt in Form eines Dashboards mit einem Tool ihrer Wahl zu entwickeln. Dieses soll abschließend in einer Sitzung Ende Januar im Plenum präsentiert werden. Dabei geht das entwickelte IT-Artefakt (Dashboard) mit 65% in die Bewertung ein und die Präsentation dieses Artefakts mit 35%. Es besteht die Möglichkeit einer freiwilligen Zwischenpräsentation vor Weihnachten.

Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine Vorkenntnisse im Bereich des Machine Learning erforderlich. Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der Anwendung der neuen KI-Modelle.

Achtung! Das Modul ist teilnehmerbegrenzt auf maximal 15 Studierende. Weiterhin ist das Modul in PAUL gesperrt. Eine Anmeldung ist nur über eine E-Mail an hasan.okumus@upb.de möglich. Bitte geben Sie bei Ihrer Anmeldung Ihre Matrikelnummer an.

Lernergebnisse (learning outcomes):

Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende... bennen marktführende KI-Modelle. geben die historische Entwicklung marktführender KI-Modelle und gegenwärtigen Anwendungsbereiche wieder. geben die grundlegende Architektur und Funktionsweisen der marktführenden KI-Modelle wieder.
Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
Studierende... wenden Techniken und Strategien an, um bessere Ergebnisse von KI-Modellen zu erhalten. erstellen effektive Machine-Learning Prompts. verwenden Machine-Learning APIs (Schnittstellen). analysieren Datensätze im Hinblick auf eine Forschungsfrage. entwickeln im Hinblick auf eine Forschungsfrage ein IT-Artefakt.
Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
Studierende... setzen die Projektarbeit im Rahmen einer Teamarbeit um. nehmen Stellung zu ihrem eigenen Projekt und diskutieren darüber hinaus die Fortschritte andere Teilnehmer.
Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
Studierende... gestalten Präsentationen ihrer Projektarbeit und präsentieren ihre Ergebnisse adressatengerecht.

Prüfungsleistungen (examinations)
Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulabschlussprüfung
	Art der Prüfung (type of examination)	Umfang (extent)	Gewichtung (weighting)
a)	Projektarbeit	IT-Artefakt (65%) + Abschlusspräsentation (35%)	100.00 %

Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
Nein

Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
Keine

Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist

Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
Das Modul wird mit der Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 1)

Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes)
M.Sc. IBS, M.Sc. BWL, M.Sc. International Economics and Management, M.Sc. Management, M.Sc. Management Information Systems, M.Sc. Taxation, Accounting and Finance, M.Sc. Winfo, M.Sc. Wirtschaftspädagogik, M.Ed. Wirtschaftspädagogik

Umfang QT (participation requirements):

Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):

Teilnehmerbegrenzung (participant limit):
15 Personen

Sonstige Hinweise (additional information):
Das Modul ist teilnehmerbegrenzt auf maximal 15 Studierende. Achtung! Dieses Modul ist im PAUL gesperrt. Eine Anmeldung ist nur über eine E-Mail an hasan.okumus@upb.de möglich. Bitte geben Sie bei Ihrer Anmeldung Ihre Matrikelnummer an.

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