Ziel ist es, den Studierenden die Grundlagen der IT-Unternehmensarchitektur näher zu bringen und sowohl die einzelnen Erfolgsfaktoren für die IT-Unternehmensarchitektur als auch die eigene IT-Unternehmensarchitektur als möglichen Wettbewerbsvorteil verstehen zu lernen.

In diesem Zusammenhang werden den Studierenden auch Aspekte der IT-Sicherheit nähergebracht sowie deren Rolle als zentrale Managementaufgabe im Unternehmen verdeutlicht. Insbesondere werden auch konkret IT-Risiken den Studierenden erläutert.

Der Kurs verdeutlich zudem die Grundlagen von Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen und zeigt Möglichkeiten auf, diese Systeme erfolgsversprechend in das Unternehmen zu implementieren, woraus schließlich Effizienzvorteile generiert werden können.

Abschließend werden die Rolle von Open Source Software sowie Cloud Computing sowohl für die IT-Unternehmensarchitektur als auch konkret im Enterprise Resource Planning (ERP) vorgestellt und als Möglichkeit einer kostengünstigen Alternativlösung für das eigene Unternehmen diskutiert.

1. Grundlagen zur IT-Unternehmensarchitektur
   1. Struktur
   2. IT-Unternehmensarchitektur als Managementaufgabe
2. Bestandteile einer erfolgreichen IT-Unternehmensarchitektur
   1. Business IT-Alignment
   2. Verbesserung der Ertragskraft und des Kostenmanagements
   3. Verbesserung Time-to-Market
   4. Verbesserung des Customer Relationship Management und der Kundenzufriedenheit
   5. Abbau von Heterogenitäten zur Verbesserung der Erfolgswahrscheinlichkeiten bei M&A-Aktivitäten
   6. Compliance und Risikomanagement
3. Informationssicherheit
   1. Grundlagen und Schutzziele der Informationssicherheit
   2. Organisation von Informationssicherheit
   3. Schutzbedarfsfeststellung
   4. Prävention und Notfallmanagement
   5. Sicherheitsmaßnahmen
4. Enterprise Resource Planning (ERP)
   1. Begriffliche Grundlagen zu ERP Systemen
   2. Systemarchitekturen von ERP Systemen
   3. Planung und Steuerung operativer Ressourcen
   4. Planung und Steuerung strategischer Ressourcen
   5. Planung und Steuerung unternehmensübergreifender Ressourcen
5. Implementierung von Enterprise Resource Planning Systemen in ein Unternehmen
   1. Auswahl und Einführung von Enterprise Resource Planning Systemen
   2. Betrieb von Enterprise Resource Planning Systemen
6. Open Source Software und Cloud Computing
   1. Free und Open Source Software
   2. Lizenzen und Communities
   3. Cloud Computing

Die frühen Phasen der Softwareentwicklung sind maßgeblich davon gekennzeichnet, dass fachliche und technische Anforderungen (Requirements) an das IT-System zu ermitteln sind. Die Anforderungsermittlung muss äußerst umsichtig betrieben werden, weil alle folgenden Aktivitäten im SW-Entwicklungsprozess auf der Grundlage der dokumentierten Anforderungen geplant und durchgeführt werden.

In diesem Kurs werden Vorgehensweisen, Methoden und Modelle vermittelt, die eine strukturierte und methodische Ermittlung und Dokumentation von Anforderungen an betriebliche Informationssysteme ermöglichen.

1. Grundlagen und Begriffe des Requirements Engineering
   1. Requirements Engineering im Softwareprozess
   2. Kernaktivitäten im Requirements Engineering
   3. Was ist eine Anforderung?
2. Ermittlung von Anforderungen
   1. Bestimmung des Systemkontextes
   2. Bestimmung der Quellen von Anforderungen
   3. Ausw.hlen der geeigneten Ermittlungstechniken
   4. Anforderungen unter Einsatz der Techniken ermitteln
3. Ausgewählte Ermittlungstechniken
   1. Kreativitätstechniken
   2. Befragungstechniken
   3. Beobachtungstechniken
   4. Prototyping
4. Dokumentation von Anforderungen
   1. Aktivitäten zur Dokumentation von Anforderungen
   2. Typische Elemente der Anforderungsdokumentation
   3. Dokumentationsformen
5. Modellierung von Prozessen
   1. Grundlagen und Begriffe
   2. Modellierung mit der Business Process Model and Notation
   3. Modellierung mit Ereignisgesteuerten Prozessketten
6. Modellierung von Systemen
   1. Grundlagen Unified Modeling Language
   2. UML-Use Case-Diagramm
   3. UML-Aktivitätsdiagramm
   4. UML-Klassendiagramm
   5. UML-Zustandsdiagramm
7. Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   1. Aktivitäten zum Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   2. Prüfkriterien
   3. Prüfprinzipien
   4. Prüftechniken
   5. Abstimmen von Anforderungen
8. Management von Anforderungen und Techniken zur Priorisierung
   1. Verwalten von Anforderungen
   2. Techniken zur Priorisierung von Anforderungen

Die Grundlage vieler mittlerer und großer Organisationen bilden Geschäftsprozesse. Sie enthalten verbindliche Regeln und Vereinbarungen, die das Zusammenwirken aller beteiligten Organisationseinheiten und Personen dokumentieren. In diesem Kurs werden zunächst die Grundlagen der Unternehmensmodellierung aufgezeigt und anschließend konkrete Dokumentationsformen zur Prozessmodellierung dargestellt. Anschließend werden konkrete Techniken und Methoden vermittelt, mit denen Prozesse bewertet werden können. In der Praxis spielen Referenzmodelle eine wichtige Rolle. Daher werden im Rahmen dieses Kurses typsiche Referenzprozesse vorgestellt und das Referenzframework ITIL vertieft. Da im Prozessmanagement die organisatorische Veränderung ein kritischer Erfolgsfaktor ist, werden in diesem Kurs auch die Themen Prozessrollout und Change Mangement mit betrachtet.

1. Begriffe und Motivation zum Prozessmanagement
   1. Begriffe: Prozess, Prozessmanagement, Ist-Prozess, Soll-Prozess
   2. Motivation für Prozessmanagement
   3. Risiken und Herausforderungen bei Änderungen von Prozessen in Organisationen
   4. Phasen der Prozessgestaltung
2. Grundlagen von Unternehmensprozessmodellen
   1. Organisationsformen und deren Entwicklung
   2. Herleitung von Unternehmensprozessmodellen
   3. Aufbau und Strukturierung von Unternehmensprozessmodellen
3. Modellierung von Geschäftsprozessen
   1. Motivation, Begriffe und Grundsätze ordnungsgemäßer Modellierung
   2. (Erweiterte) Ereignisgesteuerte Prozessketten ((e)EPK)
   3. Business Process Model and Notation (BPMN)
4. Prozessbewertung
   1. Methoden der Prozessbewertung
   2. Einsatz von KPIs zur Prozesswertung
   3. IT-gestützte Prozessbewertung
5. Einsatz von Referenzprozessen
   1. Motivation und typische Beispiele für Referenzmodelle bzw. -prozesse
   2. Beispiel: ITIL als Prozessframework für den Betrieb von IT
6. Veränderungen von Prozessen
   1. Change-Management
   2. Rollout oder Umsetzung von Prozessänderungen
   3. Auswirkungen von Prozessänderungen (kontinuierliches Prozessmanagement)

In diesem Kurs werden typische Probleme beim Management von SW-Projekten diskutiert und dabei Methoden und Techniken vermittelt, mit denen die Herausforderungen gezielt adressiert werden können.

Darüber hinaus werden Standard-Vorgehensmodelle für das IT-Projektmanagement erläutert und gezielt deren Stärken und Schwächen herausgearbeitet.

1. Begriffe und Grundlagen im IT-Projektmanagement
   1. Projektbegriff und Arten von IT-Projekten
   2. IT-Projektlebenszyklus
   3. Multiprojektmanagement – Das Projekt im Kontext der Organisation
2. Planungstechniken
   1. Planung im Großen: Meilensteine, Teilaufgaben, Arbeitspakete
   2. Planung im Großen: Gantt-Diagramme
   3. Operative Planung und Organisation: Kanban Boards, Backlog
3. Priorisierung, Aufwandschätzung, Projektcontrolling
   1. Priorisierung
   2. Aufwandsschätzung
   3. Projektcontrolling
4. Stakeholder-, Kommunikations- und Risikomanagement
   1. Stakeholder Management
   2. Kommunikationsmanagement
   3. Risikomanagement
5. Organisation und Struktur von IT-Projekten
   1. Ausgewählte Managementmodelle: Scrum, PITPM, PRINCE2
   2. PRINCE2 - Überblick und ausgewählte Prozesse
   3. SCRUM – Überblick, Rollen, Artefakte
6. PITPM - Pragmatisches IT-Projektmanagement
   1. Struktur und Phasen in PITPM
   2. IT-Projekt konfigurieren
   3. IT-Projekt steuern

Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklunge
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bemerkenswerte Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
   3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
4. Natural Language Processing (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Daten vektorisieren
   4. Fortschrittliche NLP-Modelle
5. Computer Vision
   1. Einführung in Computer Vision
   2. Bilddarstellung und -Geometrie
   3. Feature Engineering
   4. Semantische Segmentierung
   5. Techniken zur Bildgenerierung

In diesem Kurs erkunden die Studierenden die faszinierende Welt des Prompts in generativen KI-Anwendungen. Sie beteiligen sich an praktischen Übungen, um neue KI-generierte Inhalte wie Texte, Bilder und Videos zu erstellen. Durch diese Übungen lernen die Studierenden, wie sie diese Systeme effektiv nutzen, analysieren und bewerten können, entsprechend ihrem jeweiligen Studienbereich.

Speziell im dualen Fernstudium: Im dualen Fernstudium ist der Theorie-Praxis-Transfer anhand eines realen Projekts, das im Praxisbetrieb umgesetzt werden soll, zu leisten. Im Rahmen des Praxisprojektes bearbeiten die Studierenden eine praxisrelevante Fragestellung ihres Praxisbetriebs unter Betreuung einer:s Lehrenden. Eine Betreuung seitens Praxispartner kann auf Wunsch erfolgen.

• In diesem Kurs arbeiten die Studierenden an einer grundlegenden praktischen Umsetzung eines generativen KI-Anwendungsfalls, indem sie aus einer Auswahl, die in der ergänzenden Richtlinie bereitgestellt wird, wählen. Der Kurs bietet praktische Beispiele als Lernmaterialien und Übungen mit grundlegenden Prompt-Techniken für Open-Source-Text-, Bild- und Video-Generierungsfälle. Die Übungen sollen die Studierenden inspirieren und anleiten, ihren eigenen generativen KI-Anwendungsfall zu bearbeiten, der eine Beschreibung des Anwendungsfalls, ausgewählte Prompt-Techniken, Ergebnisse und kritische Bewertungen aus technischer und ethischer Perspektive umfasst.