Informationstechnik & System-Management

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Advanced Presentation Skills

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1APSIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 1
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Zusammenfassen einschlägiger Fachtexte und wissenschaftlicher Artikel und deren Aufbereitung für mündliche Darstellung, zielgruppenorientierte und emotionell ansprechende Präsentationstechniken, Einsatz rhetorischer Mittel, Storyboarding und Storytelling.

Übergeordnetes Modul:

Communication Skills

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können ein Thema auf Englisch klar und verständlich präsentieren und dabei rhetorische Mittel sowie Elemente des Storytellings der Zielgruppe entsprechend einsetzen. Sie sind in der Lage, die Technik des Storyboardings in der Vorbereitung einer Präsentation anzuwenden. Sie sind befähigt, Argumente logisch und stringent aufzubauen und auf Fragen und Gegenargumente sprachlich kompetent einzugehen. Die Studierenden können die komplexen Faktoren identifizieren, die die Kommunikation in interkulturellen Kontexten beeinflussen. Sie sind befähigt, ihre eigene kulturbedingte Rolle im Kommunikationszusammenhang einzuordnen.

Ausgewählte Kapitel aus Mathematik und Modellierung

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1AKMIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Folgende ausgewählte Kapitel aus Analysis, Algebra und Numerik werden theoretisch vorgestellt und mit Hilfe von Matlab anhand konkreter Aufgabenstellungen von den Studierenden umgesetzt: mehrdimensionale Differentiation und Integration; Vektorräume mit innerem Produkt, Längen- und Winkelmessung, Norm, Metrik; Eigenwerttheorie und Matrixzerlegung; Konvexe Optimierung: Verfahren und Begrifflichkeiten (Gradient Descent, Linear/ Quadratic Programming and Duality, Least Squares und Regularisation)

Übergeordnetes Modul:

Mathematik und Modellierung

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden sind in der Lage, mathematische Formulierungen in Fachartikeln, besonders auf dem Gebiet der IT, zu verstehen, Methoden der mathematischen Modellierung auf konkrete Problemstellungen anzuwenden und in entsprechende Algorithmik umzusetzen. Sie haben die Fähigkeit, Methoden der Schätztheorie und der schließenden Statistik zur Analyse komplexer Aufgabenstellungen, insbesondere im Bereich des Machine Learning, zu verwenden. Sie verstehen die mathematischen Grundlagen der konvexen Optimierung und der Matrixzerlegung und können statistische Aufgabenstellungen unter Zuhilfenahme von mathematischer Software lösen und Daten entsprechend visualisieren.

Ausgewählte Kapitel: Informationstechnologien 1

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1INTIT
Typ IT
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Auswahl der detaillierten Inhalte richtet sich nach den Vorkenntnissen und gewählten Spezialisierungen im Masterstudium.

Übergeordnetes Modul:

Ausgewählte Kapitel: Informationstechnologien

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen die für ihre gewählten Spezialisierungen notwendigen Grundlagen der Informationstechnik. Für die einzelnen Spezialisierungen behinhaltet dies: Adaptive Softwaresysteme: Die Studierenden kennen aktuelle Techniken und Methoden auf dem Gebiet der Medieninformatik und können einfache Multimedia-Systeme konzipieren und die technische Implementierung betreiben. Signal Processing & Robotics: Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der Signal- und Systemtheorie und verstehen die wesentlichen praktischen Zusammenhänge. Data Science and Analytics: Studierende verstehen die theoretischen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und können Methoden der beschreibenden Statistik auf konkrete Datensätze mittels matlab anwenden. Computer Networks and IT-Security: Studierende kennen die theoretischenGrundlagen von Routing und Switching und sind in der Lage, einfache Netzwerkinfrastrukutr zu konzipieren und aufzubauen. Energy Informatics: Studierende kennen die Grundlagen elektrotechnischer Systeme und überblicksmäßig Grundlagen der Netzwerktechnik.

IT-Management

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1ITMIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

IT-Portfolio als strategisches Steuerungsinstrument; Produkt- und Dienstleistungskalkulation „Service-Level-Agreements“, Service Level Management, Strategisches IT-Controlling; ITBilling; Ressourcenplanung und Kapazitätsmanagement; TCO-Analyse; Beschaffungs- Management; IT-Abteilungen und Organisationsstrukturen; IT In/Out-sourcing; Wissensmanagement, ERP-Systeme (z.B. SAP), IT Governance (Sarbanes-Oxley Act, BASELII, gesetzliche Bestimmungen), ITIL (fakultativ: ITIL Foundation - Zertifizierung), COBIT, ITFinanzmanagement, ISO17799 und ISO20000, Change Management, Problemmanagement (helpdesk), notwendige IT-Werkzeuge integrieren, technisches Know-how in einer gesamtgeschäftlichen und organisatorischen Umgebung einsetzen, die Rolle des IT-Managements im Unternehmen, IT-Management-Standards, Vorschriften und Gesetze, Elemente einer ITStrategie identifizieren, IT-Geschäftsmodell für innovative Dienstleistungen planen und bereitsstellen, Service-Support und Service Delivery, Sicherheitsmanagement, Lifecyclemanagement, Desasterrecovery Maßnahmen; Backup Restore Pläne (Notfallplanung).

Übergeordnetes Modul:

IT-Mangement und IT-Sicherheit

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen das relevante betriebliche, rechtliche und soziale Umfeld. Sie haben die Fähigkeit, die IT auf die Unternehmensorganisation und Bedürfnisse auszurichten und verstehen die IT als Teil der betrieblichen Prozesse, sowohl für das Kerngeschäft als auch für die unterstützenden Bereiche. Sie können IT-Projekte planen und steuern und Produkt- und Dienstleistungskalkulation durchführen. Spezifische Kenntnisse im Bereich IT-Controlling und Prozessmanagement runden das Kompetenzspektrum ab. Studierende sind in der Lage, IT Systeme zeitgemäß zu planen und zu schützen sowie kompromittierte Systeme zu analysieren. Weiters kennen sie IT-sicherheitsrelevante nationale sowie internationale Standards und sind in der Lage, diese in Form einer geeigneten Cyber Security Strategie umzusetzen.

IT-Projektmanagement

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1IPMIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Planung der Produktinnovation: Projektdefinition, Aufgabenstruktur, Qualitätssicherung, Arbeitspakete, Organisation, Rollen, Phasen, Meilenstein/Ergebnisse, Ablaufplan, Mehrprojektesteuerung; Durchführung und Controlling: Konflikt Linie/Projekt, Fortschrittskontrolle, Prognose, Risikoanalyse, Berichtswesen, qualitative und quantitative Auswertung, Dokumentation, Softwaremodelle und Tools; Soziale Kompetenz: Teamarbeit, Herausforderung, Erwartungshaltung, Selbstorganisation, Moderation, Feedback, Führungsstile, Rollen im Team, prozessorientierte und agile Vorgehensmodelle (Scrum), Multiprojektmanagament, Management von Outsourcing Projekten, der IT-Projektmanager als Change-Agent, systematische Planung und Strukturierung von Projekten, Wirtschaftlichkeitsanalyse, Projektmarketing, Analyse und Beeinflussung von Verhaltensmustern in Projektorganisationen. Coaching von Projekten, die Zertifizierung zum Prozessmanager durch die „Projekt Management Austria“ ist fakultativ.

Übergeordnetes Modul:

IT-Projekt- und Qualitätsmanagement

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Den Studierenden sind die Prinzipien, Methoden und Prozesse des Projektmanagements (auch in virtuellen Systemen: POOL - „ProjectOrganisationOnLine“) und die Vorbedingungen für erfolgreiche Innovationen jeder Art bewusst. Die Studierenden haben theoretisches und praktisches Wissen über den Aufbau und Inhalt eines Qualitätsmanagementsystems. Sie können die Inhalte der einschlägigen QM-Normen interpretieren und für die jeweilige Organisation umsetzen bzw. in einem Qualitätsmanagementhandbuch dokumentieren. Sie haben Kenntnisse der am häufigsten verwendeten Methoden der Qualitätslenkung (SPC), der Annahmestichprobenprüfung, der Auswertungsverfahren sowie der Qualitätsverbesserung mit Hilfe der Versuchsmethodik und der Qualitätssicherung auch in virtuellen Systemen (Monitoring); Incident Management, Service Level Management und Reporting. Bei positiver Beurteilung erhalten die Studierenden eine Lehrgangsbestätigung über die akkreditierten Lehrgänge; zudem wird die Möglichkeit zur Zertifizierung zum „Qualitätsbeauftragter IT“ und zum „Qualitätsmanager IT“ angeboten. Ergänzt und erweitert wird die klassische Herangehensweise durch prozessorientierte und agile Vorgehensmodelle, wobei insbesondere auf den SCRUM-Prozess, die SCRUM-Prinzipien, die Rolle des SCRUM-Master, SCRUM Product-Backlog versus Sprint-Backlog, SCRUM Erfolgsfaktoren und Hindernisse Bezug genommen wird.

Industrie- und Forschungsprojekt 1

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1PROPT
Typ PT
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 4
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Forschungs- und entwicklungsorientierte Projektarbeit mit fachlich-methodischer Aufarbeitung von Themenstellungen der Spezialisierungen. Praktische Umsetzung von technischen Projekten, zum Teil in Kooperation bzw. Abstimmung mit Wirtschaftsunternehmen. Der Fokus liegt einerseits auf der Analyse, Bewertung und Auswahl der angewandten Methoden bzw. der eingesetzten Technologien und andererseits auf dem Erkennen und Herstellen von fachübergreifenden Zusammenhängen.

Übergeordnetes Modul:

Industrie- und Forschungsprojekt

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Forschungs- und entwicklungsorientierte Projektarbeit im Kontext der gewählten Hauptspezialisierung; Finden eigenständiger Lösungswege im Kontext wissenschaftlicher Evidenz (Recherchekompetenz sowie entsprechende Beweisführung) und Erwerb praxisorientierter Problemlösungskompetenz; Sensibilisierung für jene Bereiche, die eines vertiefenden, selbstgesteuerten Wissenserwerbs bedürfen.

Software-Notationen

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1SWNIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Textuelle und grafische Notationen (z.B. UML als Standardnotation) für Softwareentwicklung und Modellierung; Requirements-Engineering; Notationen für Schnittstellen-Spezifikationen; Lexer, Parser incl. Scanner; Einsatz gängiger Notations-Werkzeuge; Nutzung domänenspezifischer UML-Profile; Validierung und Verifikation; Meta-Modellierung; Aktuelle Themen der Software- Notationen.

Übergeordnetes Modul:

Software-Technologien

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden sind in der Lage, formalisierte Beschreibungen von unterschiedlichen Artefakten der Softwareentwicklung durchzuführen. Sie beherrschen die gängigen UMLDiagrammtypen und können diese zur Systementwicklung einsetzten und die Notation beispielsweise durch Bildung von Profilen erweitern. Sie sind in der Lage, CASE-Tools zu verwenden und zu bewerten und Methoden und Werkzeuge der plattformunabhängigen Software- Entwicklung anzuwenden. Sie beherrschen Abstraktionskonzepte modellgetriebener Softwareentwicklung. Die Studierenden verstehen darüber hinaus die verschiedenen Aufgabenfelder und Tätigkeiten im Rahmen des Software-Entwicklungsprozesses und weisen vertiefte Kenntnisse über die Organisation von unterschiedlichen Software-Projekten auf. Die Studierenden können verschiedene Vorgehensmodelle beurteilen und sind in der Lage, Konzeption, Durchführung und Monitoring von professionellen Software-Projekten selbständig voranzutreiben.

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 1

SPEZ: Spezielle Software-Technologien

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1SWTIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Anwendungsbezogene Kommunikationsparadigmen; Kommunikationstechniken für zeitabhängige Datenströme; Verteilte Systeme und verteiltes Datenmanagement; Überblick über die Komponententechnologien; Migrationskonzepte für MM-Daten und Software; Einsatz von Applikationsservern; Aktuelle Themen und Anwendungsbeispiele der Softwaretechnologien.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden besitzen weitreichende Kompetenzen hinsichtlich verteilter Softwaresysteme, verteilter Datenhaltung und verteilten Daten-Managements. Sie kennen aktuelle Komponententechnologien und Middlewaresysteme und beherrschen Methoden und Werkzeuge der plattformunabhängigen Software-Entwicklung. Die Studierenden verstehen darüber hinaus zeitgemäße Softwarearchitekturen und die Bedeutung von Architekturentscheidungen für Entwicklungsprojekte. Sie beherrschen Spezialaspekte und -profile von gängigen Softwarenotationen (UML) als Notation für SW-Architekturen. Sie beherrschen Software-Entwurfsmuster sowie Architekturmuster und deren Anwendung und können informatische Abstraktionsmethoden nachvollziehen und nutzbar machen. Sie sind in der Lage, informatische Standard- Publikationen zu analysieren und selbständig forschungs- und innovationsrelevante Fragestellungen zu erkennen und Lösungskonzepte zu entwickeln.

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 1

SPEZ: Internet Infrastruktur und Sicherheit

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1IISIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Attack Types, Threat Vectors, Risk Assessment, Firewalls, VPNs, Security Protocols, IPSec, TLS/SSL, Advanced Routing Protocols and Concepts, Routing Protocol Authentication, BGP, Load Balancing.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden erwerben Kenntnisse und praktische Fähigkeiten auf dem Gebiet des Betriebes und des Entwurfes von ausgedehnten, abgesicherten Kommunikationsnetzwerken. Sie verstehen die Architekturen und Abläufe in diesen Netzen zu modellieren, zu bewerten und zu optimieren. Die Studierenden erwerben Kompetenzen für die Konfiguration von Netzkomponenten und deren Leistungsbewertung. Sie verstehen Bedrohungspotenziale für Netzinfrastrukturen und kennen Gegenmaßnahmen.

SPEZ: Data Science and Analytics 1

SPEZ: Feature Generation

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1FEGIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Ziel dieser Lehrveranstaltungen ist es, aus unterschiedlichen Datenquellen Features zu erzeugen, die als Input für Machine Learning und Knowledge-Discovery Algorithmen verwendet werden können. Ein Hauptaugenmerk liegt dabei auf Bilddaten und natürlichsprachlichem Text. Einführung in Data-Science and Analytics; Daten, Preprocessing, Ausreissererkennung, cleaning und unvollständige Daten; Komplexitätsbetrachtungen; relevante Begriffe aus der Informationstheorie; parametrische und nicht-parametrische Modelle für Daten; Annotierte Daten; Explorative Datenanalyse Bildverarbeitung: Vermittlung detaillierter Kenntnisse über folgende Konzepte/Algorithmen: Low- Level Features (Edges, Localized & Geometric Features), High-Level Features I (Shapes, Objects, Hough-Transfom), Interest Point/Feature Detectors (SIFT, SURF, HOG, ¿), Image Classification (Visual Bag of Words), High-Level Features II (Object & Region Descriptors), Texture Description (Normalized Fourier Coefficients, Cooccurrence Matrix, Local Binary Patterns). Praktische Anwendung der Algorithmen durch teilweise selbstständige Implementierung als auch Verwendung von Bibliotheken (Matlab/Python/OpenCV) Natural Language Processing: Grundlagen Information Retrieval (corpus, index, tokenizatoin, stopping, stemming, ngrams), Retrieval Models, Search Engines, Crawling, Link Analysis, Ranking, Language Models (vector representations (word2vec), BoW); Programmiersprache Python; Kennenlernen diverser Bibliotheken für Textbearbeitung und Machine Learning (z.B. NLTK, scikit-learn, pandas, ¿)

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Data Science and Analytics 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Das Modul Data Science and Analytics 1 führt die Studierenden an das klassische Setup zur Extraktion von Wissen aus Daten heran. Studierende sind in der Lage, Daten zu sammeln, aufzubereiten, weiter zu verarbeiten und zu visualisieren und verfolgen dabei das Ziel einer Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens. Zur Verarbeitung von Rohdaten wie Bildern, natürlichsprachigen Texten und Signalen erstellen sie komplexe Applikationen, in denen auf Basis solcher Daten Entscheidungen getroffen, Situationen klassifiziert, Objekte erkannt und Prognosen erstellt werden. Dabei verwenden sie state-of-the-art Toolboxen und skalierbare Technologien und können gewählte Vorgangsweisen inhaltlich argumentieren.

SPEZ: Digital Signal Processing

SPEZ: Digitale Signalverarbeitung 1

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1DSVIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Diskrete Signale, f-Spektrum von Abtastsignalen, DFT/FFT, diskrete AKF und KKF, diskrete Faltung, Diskrete Systeme, z-Transformation, PN-Diagramm, Transformation von s- in z-Ebene, Systemantworten/Frequenzgang, Digitale Filter, Eigenschaften und Design von FIR-Filtern, Eigenschaften und Design von IIR-Filtern, IIR-Filterstrukturen, Quantisierungseffekte bei Digitalfiltern, Frequenztransformationen (HP-TP), Spezielle Digitalfilter (Notchfilter, Kammfilter), Simulation sowie Umsetzung in Software (Labor).

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Digital Signal Processing

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung wie FFT, Faltung und Korrelation und sind mit deren Anwendung vertraut. Sie können diskrete Systeme mathematisch mit Hilfe der z-Transformation beschreiben, Systemantworten und Frequenzgänge ermitteln und Systeme von der s- in die z-Ebene transformieren. Studierende kennen die Theorie digitaler Filter und können FIR- und und IIR-Filter mit Hilfe mathematischer Werkzeuge entwickeln. Auch ist das Prinzip adaptiver Filter geläufig. Die Studierenden kennen grundlegende Algorithmen für die Bildverarbeitung. Sie verstehen einfache, digitale Regler, können diese mit Hilfe mathematischer Werkzeuge entwerfen und in Software implementieren.

SPEZ: Energieinformatik 1

SPEZ: Energieinformatik Grundlagen

Semester 1
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM1EGLIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Option 1 > Energiesysteme: E-Technik, Verteilnetze (Netzebenen, Netzstrukturen, Netzanforderungen), Energieerzeugung, Übungen und Labore: Dimensionierung E-Systeme, Simulation einer Solar-Installation. // Smart Grid Architektur und Komponenten: Virteulle Kraftwerke, Speicher, Monitoring und Steuerung, Intelligente Verteilernetze, Demand-Response Managment. Option 2 > Kommunikationstechnologien: GSM&GPRS/UMTS/LTE: Protokolle, Architekturen, Layer 1 (CDMA), Grundlagen Weitverkehrsnetze, Krypto-Methoden im LAN/WLAN, Netzwerkmanagement (SNMP, QoS DiffServ, SDN), MPLS, M2M (machine to machine). // Smart Grid Architektur und Komponenten: Virteulle Kraftwerke, Speicher, Monitoring und Steuerung, Intelligente Verteilernetze, Demand-Response Managment.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Energieinformatik 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse zu Aufbau und Funktionsweise der Energiesysteme. Sie verstehen insbesondere die spezifischen IKT-Anforderungen dieser Netze und die daraus abgeleitete Architektur. In dem Zusammenhang erwerben Sie konkretes Wissen bzgl. Architekturen, Schnittstellen und Protokolle (SCADA, IEC Standards, neue Entwicklungen). Das weitreichende Verständnis der damit verbundenen Security-Themen stellt eine weitere zentrale Kompetenz dar. Dies umfasst auch das Bewerten und Reagieren auf mögliche Bedrohungsszenarien. Laborübungen befähigen den Studierenden zum Aufbau und Messen elektrischer Systeme, Konfigurieren und Testen von Komponenten (Meter, Aggregator, Substation, Inter-Substation).

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Angewandte Statistik

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2ASTIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Ziel dieser Lehrveranstaltung ist neben der Vermittlung essentieller statistischer Methodiken (wie etwa statistischen Tests oder Parameterschätzung) eine Unterstützung der im nachfolgenden Semester gehaltenen Lehrveranstaltung Pattern Recognition. Die Schätzer und Tests werden daher vor allem für die Beurteilung und den Vergleich verschiedener Modelle des supervised learning eingeführt und verwendet. Die Dichteschätzung ist eine statistische Methodik, die (i) für Visualisierungen im Data Mining verwendet wird und (ii) ein grundlegender Baustein von Machine Learning Modellen wie etwa dem Naive Bayes classifier ist. (Binary) Classification und Design Cycle, Confusion Matrix und Performance Maße; Punkt- und Intervallschätzer (KI) am Beispiel Bernoulli-Schätzer; Übersicht: Schätzer für Mittelwerte, Erwartung und wichtigste Parameter; Statistische Tests: Hypothesenbildung, Signifikanzniveau, Fehlerarten (Sensitivität, Spezifität, Precision, Recall); Darstellung von Daten und Kerndichteschätzer

Übergeordnetes Modul:

Mathematik und Modellierung

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden sind in der Lage, mathematische Formulierungen in Fachartikeln, besonders auf dem Gebiet der IT, zu verstehen, Methoden der mathematischen Modellierung auf konkrete Problemstellungen anzuwenden und in entsprechende Algorithmik umzusetzen. Sie haben die Fähigkeit, Methoden der Schätztheorie und der schließenden Statistik zur Analyse komplexer Aufgabenstellungen, insbesondere im Bereich des Machine Learning, zu verwenden. Sie verstehen die mathematischen Grundlagen der konvexen Optimierung und der Matrixzerlegung und können statistische Aufgabenstellungen unter Zuhilfenahme von mathematischer Software lösen und Daten entsprechend visualisieren.

Ausgewählte Kapitel: Informationstechnologien 2

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2INTIT
Typ IT
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Auswahl der detaillierten Inhalte richtet sich nach den Vorkenntnissen und gewählten Spezialisierungen im Masterstudium.

Übergeordnetes Modul:

Ausgewählte Kapitel: Informationstechnologien

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen die für ihre gewählten Spezialisierungen notwendigen Grundlagen der Informationstechnik. Für die einzelnen Spezialisierungen behinhaltet dies: Adaptive Softwaresysteme: Die Studierenden kennen aktuelle Techniken und Methoden auf dem Gebiet der Medieninformatik und können einfache Multimedia-Systeme konzipieren und die technische Implementierung betreiben. Signal Processing & Robotics: Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der Signal- und Systemtheorie und verstehen die wesentlichen praktischen Zusammenhänge. Data Science and Analytics: Studierende verstehen die theoretischen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und können Methoden der beschreibenden Statistik auf konkrete Datensätze mittels matlab anwenden. Computer Networks and IT-Security: Studierende kennen die theoretischenGrundlagen von Routing und Switching und sind in der Lage, einfache Netzwerkinfrastrukutr zu konzipieren und aufzubauen. Energy Informatics: Studierende kennen die Grundlagen elektrotechnischer Systeme und überblicksmäßig Grundlagen der Netzwerktechnik.

Discussion and Argumentation Skills

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2DASIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 1
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Argumentations-, Verhandlungs- und Diskussionstechniken, Einsatz entsprechender Phrasen und rhetorischer Mittel, praktische Beispiele und Rollenspiele.

Übergeordnetes Modul:

Communication Skills

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können ein Thema auf Englisch klar und verständlich präsentieren und dabei rhetorische Mittel sowie Elemente des Storytellings der Zielgruppe entsprechend einsetzen. Sie sind in der Lage, die Technik des Storyboardings in der Vorbereitung einer Präsentation anzuwenden. Sie sind befähigt, Argumente logisch und stringent aufzubauen und auf Fragen und Gegenargumente sprachlich kompetent einzugehen. Die Studierenden können die komplexen Faktoren identifizieren, die die Kommunikation in interkulturellen Kontexten beeinflussen. Sie sind befähigt, ihre eigene kulturbedingte Rolle im Kommunikationszusammenhang einzuordnen.

IT-Qualitätsmanagement

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2IQMIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Vertiefende Erläuterung des Normenwerks ÖNORM EN ISO 9000ff und weiterer für die IT relevanter Normen; Implementierung von Qualitätsmanagementsystemen (Best Practices), Informationssicherheitsmanagementsysteme nach ISO 27001 - Anforderungen an ein Informationssicherheitsmanagementsystem, ISO 27002 - Leitfaden zur Einführung eines Informationssicherheitsmanagementsystems (Praxisbeispiele), Anwendung von zweckadäquaten Methoden zur Erfüllung der einzelnen normativen Anforderungen, Anwendung von Methoden zur kontinuierlichen Verbesserung der unternehmerischen Leistungsfähigkeit hinsichtlich Qualität der Organisation, Qualitäts-Monitoring in verteilten Systemen. Weiters werden dem Studenten die rechtlichen Grundlagen u.a. für den Zivilrechtsbereich „Leistungsstörungen“ vermittelt. Die Darstellung des Qualitätsmangements als Querschnittsfunktion, der in der ITS-Master-Ausbildung gelehrten Lehrveranstaltungen, ist eine wesentliche Zielsetzung.

Übergeordnetes Modul:

IT-Projekt- und Qualitätsmanagement

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Den Studierenden sind die Prinzipien, Methoden und Prozesse des Projektmanagements (auch in virtuellen Systemen: POOL - „ProjectOrganisationOnLine“) und die Vorbedingungen für erfolgreiche Innovationen jeder Art bewusst. Die Studierenden haben theoretisches und praktisches Wissen über den Aufbau und Inhalt eines Qualitätsmanagementsystems. Sie können die Inhalte der einschlägigen QM-Normen interpretieren und für die jeweilige Organisation umsetzen bzw. in einem Qualitätsmanagementhandbuch dokumentieren. Sie haben Kenntnisse der am häufigsten verwendeten Methoden der Qualitätslenkung (SPC), der Annahmestichprobenprüfung, der Auswertungsverfahren sowie der Qualitätsverbesserung mit Hilfe der Versuchsmethodik und der Qualitätssicherung auch in virtuellen Systemen (Monitoring); Incident Management, Service Level Management und Reporting. Bei positiver Beurteilung erhalten die Studierenden eine Lehrgangsbestätigung über die akkreditierten Lehrgänge; zudem wird die Möglichkeit zur Zertifizierung zum „Qualitätsbeauftragter IT“ und zum „Qualitätsmanager IT“ angeboten. Ergänzt und erweitert wird die klassische Herangehensweise durch prozessorientierte und agile Vorgehensmodelle, wobei insbesondere auf den SCRUM-Prozess, die SCRUM-Prinzipien, die Rolle des SCRUM-Master, SCRUM Product-Backlog versus Sprint-Backlog, SCRUM Erfolgsfaktoren und Hindernisse Bezug genommen wird.

Industrie- und Forschungsprojekt 2

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2PROPT
Typ PT
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 4
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Weiterführung der forschungs- und entwicklungsorientierten Projektarbeit mit fachlich-methodischer Aufarbeitung von Themenstellungen der Spezialisierungen. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung von technischen Projekten, zum Teil in Kooperation bzw. Abstimmung mit Wirtschaftsunternehmen sowie der zielgruppenorientierten Aufbereitung und Kommunikation der Projektergebnisse.

Übergeordnetes Modul:

Industrie- und Forschungsprojekt

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Forschungs- und entwicklungsorientierte Projektarbeit im Kontext der gewählten Hauptspezialisierung; Finden eigenständiger Lösungswege im Kontext wissenschaftlicher Evidenz (Recherchekompetenz sowie entsprechende Beweisführung) und Erwerb praxisorientierter Problemlösungskompetenz; Sensibilisierung für jene Bereiche, die eines vertiefenden, selbstgesteuerten Wissenserwerbs bedürfen.

Security-Management

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2SECIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlegende Prinzipien, Information-Risk-Management, Informations- und Datenklassifizierung, nationale und internationale Information Security Standards und Frameworks (zB ISO27000, IT Grundschutz), Cyber Security Strategien, Security-Life-Cycle, Security Policies / Standards / Guidelines / Procedures, Access Control Models, Cloud Security, Industrial Control Systems (ICS), Ethical Hacking und Penetration Testing, IT und Malware Forensics, Incident Handlung und Computer Emergency Response Team (CERT), spezielle Rechtsgrundlagen und juristische Besonderheiten aus dem Telekommunikationsgesetz und Datenschutzrecht, Patentund Markenrecht.

Übergeordnetes Modul:

IT-Mangement und IT-Sicherheit

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen das relevante betriebliche, rechtliche und soziale Umfeld. Sie haben die Fähigkeit, die IT auf die Unternehmensorganisation und Bedürfnisse auszurichten und verstehen die IT als Teil der betrieblichen Prozesse, sowohl für das Kerngeschäft als auch für die unterstützenden Bereiche. Sie können IT-Projekte planen und steuern und Produkt- und Dienstleistungskalkulation durchführen. Spezifische Kenntnisse im Bereich IT-Controlling und Prozessmanagement runden das Kompetenzspektrum ab. Studierende sind in der Lage, IT Systeme zeitgemäß zu planen und zu schützen sowie kompromittierte Systeme zu analysieren. Weiters kennen sie IT-sicherheitsrelevante nationale sowie internationale Standards und sind in der Lage, diese in Form einer geeigneten Cyber Security Strategie umzusetzen.

Software-Engineering

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2SWEIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Prozessmodell und Prozessanalyse; Software-Projekt-Management; SW-Qualitätsmanagement; Aufwandsschätzungsverfahren; Auswahl und Einsatz von Produkt- und Prozessmetriken; Applikationssicherheit und Incident Management; Software-Engineering-Techniken für die Softwareentwicklung „im Grossen“; Software Engineering Tool Chain; Aktuelle Themen des Software- Engineerings.

Übergeordnetes Modul:

Software-Technologien

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden sind in der Lage, formalisierte Beschreibungen von unterschiedlichen Artefakten der Softwareentwicklung durchzuführen. Sie beherrschen die gängigen UMLDiagrammtypen und können diese zur Systementwicklung einsetzten und die Notation beispielsweise durch Bildung von Profilen erweitern. Sie sind in der Lage, CASE-Tools zu verwenden und zu bewerten und Methoden und Werkzeuge der plattformunabhängigen Software- Entwicklung anzuwenden. Sie beherrschen Abstraktionskonzepte modellgetriebener Softwareentwicklung. Die Studierenden verstehen darüber hinaus die verschiedenen Aufgabenfelder und Tätigkeiten im Rahmen des Software-Entwicklungsprozesses und weisen vertiefte Kenntnisse über die Organisation von unterschiedlichen Software-Projekten auf. Die Studierenden können verschiedene Vorgehensmodelle beurteilen und sind in der Lage, Konzeption, Durchführung und Monitoring von professionellen Software-Projekten selbständig voranzutreiben.

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 1

SPEZ: Software-Architekturen

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2SWAIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen und Charakterisierung von Softwarearchitekturen; UML als Notation für SWArchitekturen; Spezialaspekte und -profile der UML; Architekturbezogene Qualitätsattribute; Software-Architekturentwicklung und -Reengineering; Modell- und Serviceorientierte Architekturen; Architekturen für migrationsfähige Anwendungen; Softwarearchitekturbewertung und Architekturmetriken; Referenzarchitekturen; Aktuelle Themen zu Software-Architekturen.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden besitzen weitreichende Kompetenzen hinsichtlich verteilter Softwaresysteme, verteilter Datenhaltung und verteilten Daten-Managements. Sie kennen aktuelle Komponententechnologien und Middlewaresysteme und beherrschen Methoden und Werkzeuge der plattformunabhängigen Software-Entwicklung. Die Studierenden verstehen darüber hinaus zeitgemäße Softwarearchitekturen und die Bedeutung von Architekturentscheidungen für Entwicklungsprojekte. Sie beherrschen Spezialaspekte und -profile von gängigen Softwarenotationen (UML) als Notation für SW-Architekturen. Sie beherrschen Software-Entwurfsmuster sowie Architekturmuster und deren Anwendung und können informatische Abstraktionsmethoden nachvollziehen und nutzbar machen. Sie sind in der Lage, informatische Standard- Publikationen zu analysieren und selbständig forschungs- und innovationsrelevante Fragestellungen zu erkennen und Lösungskonzepte zu entwickeln.

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 1

SPEZ: Netz-Zuverlässigkeit und Virtualisierung

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2NZVIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Advanced LAN Design and Switching, Redundant Networks, Layer 2 Security, VLAN Security, Advanced Network Monitoring, Intrusion Detection & Prevention, IPv6 Security, Virtualized Network Environments, Security in Virtualzed Environments, Access Control, Biometrics, Capture the Flag Contest.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden erwerben Kenntnisse und praktische Fähigkeiten auf dem Gebiet des Betriebes und des Entwurfes von ausgedehnten, abgesicherten Kommunikationsnetzwerken. Sie verstehen die Architekturen und Abläufe in diesen Netzen zu modellieren, zu bewerten und zu optimieren. Die Studierenden erwerben Kompetenzen für die Konfiguration von Netzkomponenten und deren Leistungsbewertung. Sie verstehen Bedrohungspotenziale für Netzinfrastrukturen und kennen Gegenmaßnahmen.

SPEZ: Data Science and Analytics 1

SPEZ: Machine Learning

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2MALIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Basierend auf den im 1. Semester (Feature Generation) erworbenen Kenntnissen über Konzepte und Methoden der Generierung von Merkmalen aus Daten, werden diese nun unterschiedlichen Systemen zur Klassifizierung und Regression zugeführt. Lehrinhalte sind: Einführung in die Theorie überwachten maschinellen Lernens, Design Cycle am Beispiel klassischer Verfahren; generative Modelle (inkl. Schätzthematik); diskriminative Modelle; Loss Functions und Regularisierung; entsprechende Trainings- und Lernalgorithmik und Parametrisierung; Umsetzung ausgewählter Verfahren mit Matlab und speziellen Toolboxen (NLTK,scikit-learn)

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Data Science and Analytics 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Das Modul Data Science and Analytics 1 führt die Studierenden an das klassische Setup zur Extraktion von Wissen aus Daten heran. Studierende sind in der Lage, Daten zu sammeln, aufzubereiten, weiter zu verarbeiten und zu visualisieren und verfolgen dabei das Ziel einer Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens. Zur Verarbeitung von Rohdaten wie Bildern, natürlichsprachigen Texten und Signalen erstellen sie komplexe Applikationen, in denen auf Basis solcher Daten Entscheidungen getroffen, Situationen klassifiziert, Objekte erkannt und Prognosen erstellt werden. Dabei verwenden sie state-of-the-art Toolboxen und skalierbare Technologien und können gewählte Vorgangsweisen inhaltlich argumentieren.

SPEZ: Digital Signal Processing

SPEZ: Digitale Signalverarbeitung 2

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2DSVIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Prinzip Adaptiver Filter, LMS-FIR-Filter, Grundlagen der Bildverarbeitung, Farbräume, Farbdreieck, 2D-Filter, Spezielle 2D-Filter (Kantenfilter, Laplace-Filter, Gauß-Filter), Bildverbesserung (Helligkeitsanpassung, Störentfernung), Grundlagen digitaler Regler, einfache Regler (PID), Dead Beat-Regler, Simulation und Entwicklung von Software (Labor).

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Digital Signal Processing

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung wie FFT, Faltung und Korrelation und sind mit deren Anwendung vertraut. Sie können diskrete Systeme mathematisch mit Hilfe der z-Transformation beschreiben, Systemantworten und Frequenzgänge ermitteln und Systeme von der s- in die z-Ebene transformieren. Studierende kennen die Theorie digitaler Filter und können FIR- und und IIR-Filter mit Hilfe mathematischer Werkzeuge entwickeln. Auch ist das Prinzip adaptiver Filter geläufig. Die Studierenden kennen grundlegende Algorithmen für die Bildverarbeitung. Sie verstehen einfache, digitale Regler, können diese mit Hilfe mathematischer Werkzeuge entwerfen und in Software implementieren.

SPEZ: Energieinformatik 1

SPEZ: Protokolle der Energieinformatik

Semester 2
Studienjahr 1
Lehrveranstaltungsnummer ITSM2PENIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

IEC 61850, Integration Internet (IEC 61850-90-5,-12); Laborübungen: Substation Configuration, Werkzeugbasierte Power System Analysis; Smart Grid Architecture Model (SGAM).

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Energieinformatik 1

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse zu Aufbau und Funktionsweise der Energiesysteme. Sie verstehen insbesondere die spezifischen IKT-Anforderungen dieser Netze und die daraus abgeleitete Architektur. In dem Zusammenhang erwerben Sie konkretes Wissen bzgl. Architekturen, Schnittstellen und Protokolle (SCADA, IEC Standards, neue Entwicklungen). Das weitreichende Verständnis der damit verbundenen Security-Themen stellt eine weitere zentrale Kompetenz dar. Dies umfasst auch das Bewerten und Reagieren auf mögliche Bedrohungsszenarien. Laborübungen befähigen den Studierenden zum Aufbau und Messen elektrischer Systeme, Konfigurieren und Testen von Komponenten (Meter, Aggregator, Substation, Inter-Substation).

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Data-Mining

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3DMGIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 2
ECTS-Punkte 2,5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

In der Lehrveranstaltung Data Mining liegt der Schwerpunkt auf unsupervised Methoden, die meist für Visualisierungen von Daten und zum Auffinden neuer, bisher unbekannter Zusammenhänge verwendet werden. Neben dem Clustern von Daten werden auch Verfahren zur Dimensionsreduktion behandelt, die bei Verwendung als preprocessing die Generalisierung von supervised learning Modellen erhöhen können. Speziell Reduktionen auf zwei Dimensionen ermöglichen Visualisierungen hochdimensionaler Daten. Clustering-Basics: kmeans, hierarchisches Clustern, Performancekriterien, Wahl Anzahl der Cluster, Spectral Clustering, Visualisierung und Dimensionsreduktion mittels PCA und anderen, ausgewählten Methoden aus dem Bereich (Kernel PCA, SOM's, LLE, Isomap, growing neural gas, multidimensional scaling)

Übergeordnetes Modul:

Knowledge Discovery und maschinelles Lernen

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen Methodiken zur Informationswiedergewinnung und Informationsbeschaffung aus Datenbeständen und setzen diese Ansätze auf preprozessierten Daten (Features) selbständig um. Sie kennen den Prozessablauf in überwachten Systemen für maschinelles Lernen und sind in der Lage, damit Klassifizierungs- und Regressionsprobleme zu lösen indem sie Trainings- und Testdaten auswählen, ein Modell trainieren und dessen Performance auswerten und optimieren. Sie kennen die Problematik hochdimensionaler Features und entsprechende Lösungsansätze zur Dimensionsreduktion. Im Bereich des unüberwachten Lernens können sie mittels Clusterverfahren Strukturen in Daten entdecken. Die Studierenden sind weiters in der Lage, geeignete Visualisierungen (hochdimensionaler) Phänomene zu entwickeln.

Innovationsmanagement

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3INMIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Aufbau des Innovations-Prozesses und seiner KPIs, Bewertung und Priorisierung von Ideen, weitergehende Methoden wie Business Model Generation, Lean Canvas und Blue Ocean Strategies zur Vertiefung der Ideen bis zum traditionellen Business-Plan. Trends wie Open Innovation, Rahmenbedingungen für erfolgreiche Innovationen, Lean StartUp Prozess vs. "traditioneller" Produktentwicklung - Vor- und Nachteile.

Übergeordnetes Modul:

Innovationsmanagement

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Studierende beherrschen Vorgehensmodelle und Methoden, um messbare Innovations-Kultur im Unternehmen und den zugehörigen Innovations-Prozess aufzubauen, einzusetzen und langfristig zu etablieren. Weiters können sie mit einfachen qualitativen und quantitativen Methoden die Innovationskraft eines Unternehmens beurteilen und sind in der Lage, Ideen in Innovationen umzuwandeln, aktuelle Methoden zur Schärfung einzusetzen und übliche Probleme bei der Umsetzung von Ideen vorweg zu adressieren und einen entsprechenden Innovationsprozess zu etablieren.

Intercultural Communication Skills

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3COSIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 1
ECTS-Punkte 1
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Grundlagen der Wahrnehmungspsychologie, die für interkulturelle Kommunikation von Bedeutung sind, Definition der interkulturellen Interaktions- und Kommunikationskompetenz, Interaktionsfallen, praktische Anwendung durch Interaktionsspiele und -übungen.

Übergeordnetes Modul:

Communication Skills

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können ein Thema auf Englisch klar und verständlich präsentieren und dabei rhetorische Mittel sowie Elemente des Storytellings der Zielgruppe entsprechend einsetzen. Sie sind in der Lage, die Technik des Storyboardings in der Vorbereitung einer Präsentation anzuwenden. Sie sind befähigt, Argumente logisch und stringent aufzubauen und auf Fragen und Gegenargumente sprachlich kompetent einzugehen. Die Studierenden können die komplexen Faktoren identifizieren, die die Kommunikation in interkulturellen Kontexten beeinflussen. Sie sind befähigt, ihre eigene kulturbedingte Rolle im Kommunikationszusammenhang einzuordnen.

Masterseminar

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3MASPS
Typ PS
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 1
ECTS-Punkte 5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Systematischer Aufbau eines Exposés und diskursive Verteidigung desselben in Gruppensituationen; Merkmale eines wissenschaftlichen Arbeitsstils; Literaturphase und thematische Breite (Varianten); Analyse aktueller Publikationen; Umgang mit wissenschaftlichen Literaturquellen (auch in elektronischer Form) inkl. Referenzierung; Qualitätsaspekte wissenschaftlichen Arbeitens.

Übergeordnetes Modul:

Masterseminar

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können selbständig zielorientierte Themenentwicklung für wissenschaftliche Arbeiten betreiben, sie weisen die Fähigkeit zum Aufbau wissenschaftlicher Argumentationslinien auf und verstehen die Bedeutung von methodischem Vorgehen. Sie sind zum vernetzten Denken und zur synthetischen Zusammenschau befähigt. Sie kennen den Publikations-Life- Cycle inklusive den Review-Prozess. Darüber hinaus können sie inhaltliche, formale und strukturelle Qualitätsaspekte wissenschaftlicher Arbeiten einschätzen.

Pattern Recognition

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3PRGIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 2
ECTS-Punkte 2,5
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Prozess (Design Cycle) der Mustererkennung (speziell Training, Testing und Evaluation) und Umsetzung eines klassischen Verfahrens in matlab; Erzeugen von Datensätzen für das Training, die Validierung und das Testen (sampling, crossvalidation); Ein- und Mehrklassenklassifikation mit einer ausgewählten Methode; Performance-Analyse und Overfitting Problematik; (Nichtlineare) Regression mit ausgewählter Methode; Ausblick: decision trees, bagging and boosting

Übergeordnetes Modul:

Knowledge Discovery und maschinelles Lernen

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen Methodiken zur Informationswiedergewinnung und Informationsbeschaffung aus Datenbeständen und setzen diese Ansätze auf preprozessierten Daten (Features) selbständig um. Sie kennen den Prozessablauf in überwachten Systemen für maschinelles Lernen und sind in der Lage, damit Klassifizierungs- und Regressionsprobleme zu lösen indem sie Trainings- und Testdaten auswählen, ein Modell trainieren und dessen Performance auswerten und optimieren. Sie kennen die Problematik hochdimensionaler Features und entsprechende Lösungsansätze zur Dimensionsreduktion. Im Bereich des unüberwachten Lernens können sie mittels Clusterverfahren Strukturen in Daten entdecken. Die Studierenden sind weiters in der Lage, geeignete Visualisierungen (hochdimensionaler) Phänomene zu entwickeln.

Ethik und Nachhaltikgeit

EC: Ethics and Sustainability

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3ENHIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Englisch
SWS 1
ECTS-Punkte 1
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einführung (u.a. philosophische Perspektive) und Vertiefung in die Wirtschaftsethik bzw. Unternehmensethik („Business Ethics”) insbesondere mit dem theoretischen Verhältnis von Wirtschaft, Ökonomik und Ethik (samt Nachhaltigkeit). Besonders soll dabei auf den Gegensatz „Gesinnungsethik versus Verantwortungsethik“ eingegangen werden. Die Bedeutung des ethischen Handelns für den unternehmerischen Alltag sowie seine Auswirkungen auf das Umfeld („stakeholder“) ist ein weiterer Schwerpunkt. Mittels Bearbeitung praktischer Fallbeispiele werden die Zusammenhänge mit dem strategischen Management aufgezeigt und vertieft. Auf die Diskussion neuer Trends bzw. die daraus entstehenden Herausforderungen für den Unternehmer (zum Beispiel im Zusammenhang mit „Corporate Social Responsibility“) wird besondere Rücksicht genommen.

Übergeordnetes Modul:

Ethik und Nachhaltikgeit

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden werden im Umgang mit Moral (moralische Ideale, unternehmerisches Gewinnstreben) und Ethik sensibilisiert und anhand von konkreten Fallbeispielen auf die praktische Umsetzung vorbereitet. Prinzipiell steht das grundlegende Verständnis, warum die Auseinandersetzung mit ethischen Grundsätzen für ein Unternehmen wichtig sein kann und die Überleitung der erlernten theoretischen Ansätze in betriebliche Entscheidungsprozesse und Integration in den praktischen Unternehmensalltag im Fokus der Kompetenzvermittlung.

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 2

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3ASSIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 6
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Adaptive Objektmodelle und ihre Anwendung; Anwendungsintegration; herstellerunabhängige generische Softwareplattformen; Mobile Dienste und Cloud-Anwendungen; Architekturen für migrationsfähige Anwendungen bzw. Software-Agenten; Simulation und Test von mobilen und migrationsfähigen Anwendungen; Ausgewählte Kapitel für Softwarespezialisten.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Adaptive Softwaresysteme 2

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden weisen direkt einsetzbare Qualifikationen für den Bereich der fortgeschrittenen kommerziellen Softwareentwicklung auf und sind methodisch in der Lage, robuste, anpassungsfähige und technologisch heterogene Systeme und Lösungen zu planen, zu entwickeln und zu implementieren. Sie haben das methodische Rüstzeug, wirtschaftliche Lösungen für sich rasch ändernde technische Umgebungen zu erarbeiten und die Einsatzmöglichkeiten und Risiken verteilter und autonomer Softwaresysteme zu beurteilen sowie mobile und migrationsfähige Anwendungen zu emulieren und einzusetzen.

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 2

SPEZ: Protokollentwurf und Validierung

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3PEVIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 6
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Die Studierenden erwerben Kompetenzen für den Entwurf und die Leistungsbewertung von Übertragungsprotokollen. Als Studienobjekt dient dabei ein Transportprotokoll, das im Laufe des Semesters in mehreren Iteration entwickelt und bewertet wird. Neben analytischer Leistungsbewertung sowie Messungen an einem realen System liegt der methodische Schwerpunkt auf Diskreter Ereignisgesteuerter Simulation (DES). Die erlernten Methoden befähigen die Studierenden, komplexe Kommunikationssysteme zu modellieren und zu bewerten.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Computernetze und IT-Sicherheit 2

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden erwerben Kompetenzen für den Entwurf, die Spezifikation, das Testen und die Leistungsbewertung von Übertragungsprotokollen. Die dabei eingesetzten simulativen Methoden befähigen die Studierenden, komplexe Kommunikationssysteme zu modellieren und zu bewerten.

SPEZ: Data Science and Analytics 2

SPEZ: Deep Learning

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3DELIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 6
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Deep Learning Paradigma und Representation Learning; Autoencoder, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks: Theorie, Parameter und Modelldesign, aktuelle Toolboxen (Tensor Flow, Caffe, CNTK, matlab); Umsetzung in verschiedenen Anwendungsdomainen (Bildverarbeitung, Natural Language Processing, Signal Processing); Optimierung unter Ausnutzung spezieller Hard- und Softwareressourcen (GPU Programming, verteilte Berechnung, Toolboxen zur Bildverarbeitung); Die Lehrveranstaltung bietet auch Platz, um auf aktuelle Entwicklungen einzugehen.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Data Science and Analytics 2

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen Ansätze und Methodiken aus dem Bereich Deep Learning und Representation Learning und sind in der Lage, diese mit geeigneten Toolboxen auf Datensätze anzuwenden. In konkreten Aufgabenstellungen untersuchen sie das Modelldesign und die Wahl der Modellparameter und entscheiden über die Verwendung von vortrainierten Modellen. Sie parametrisieren auch die jeweiligen Lernalgorithmen und wenden diese unter optimalem Einsatz von Hard- und Softwareressourcen auf Datensätze an. Sie sind in der Lage, diese Methoden zur Entwicklung innovativer Applikationen einzusetzen und kennen Grenzen und Einsatzgebiete der jeweiligen Algorithmen.

SPEZ: Energieinformatik 2

SPEZ: Modellbildung, Simulation und Optimierung

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3MSOIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 6
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Arbeit mit Simulationsmodellen für den Bereich Demand-Response und Echtzeitsteuerung. Der Schwerpunkt liegt bei Modellen für den Einfluss der Kommunikationstechnik auf das transiente Verhalten von Erzeugung Verbrauch und Übertragung der Energie; Integrierte Simulationstools (Co-Simulation) für die Netzanbindung dezentraler Energieerzeuger mit IP-Kommunikationsnetzen; Demand Response Modelle/Optimierung mit Simulation; Kaskadeneffekte Risiko-IKT zu Risiko-Energy.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Energieinformatik 2

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen Methoden und Algorithmen zur Modellierung der Smart Grids für die Optimierung im Bereich von Angebot und Nachfrage einschl. Distribution (Demand – Response). Weiterhin verstehen sie das komplexe Zusammenspiel zwischen der Energie- mit der IKT-Domäne im Bereich der Echtzeitsteuerung von Smart Grid. Für beide Bereiche sind sie in der Lage, Risikoabschätzungen bzgl. Ausfallsicherheit vorzunehmen.

SPEZ: Robotik

SPEZ: Roboterkinematik

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3ROKIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 3
ECTS-Punkte 6
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Aufbau von Industrierobotern, Transformationen, DH-Konvention, Vorwärts- und Rückwärtskinematik, Trajektoriengenerierung, Geschwindigkeiten und statische Kräfte am Roboter, Jakobimatrix, Singularitäten, differentielle Rückwärtskinematik, Grundzüge der iterativen Newton- Eulerdynamik, praktische Einführung in die Roboterprogrammierung, visuell geführte Roboterprogramme, Programmierung von Kinematiksimulatoren in MATLAB.

Übergeordnetes Modul:

SPEZ: Robotik

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden verstehen Funktionsweise, Aufbau und Programmierung von industriellen und mobilen Robotern und können einfache praktische Aufgaben umsetzen. Sie beherrschen die Grundlagen der Roboterkinematik, können Werkzeug- und Achskoordinaten berechnen, sowie die Gleichungssysteme für Vorwärts- und Rückwärtskinematiken von seriellen kinematischen Ketten herleiten. Die Studierenden sind in der Lage Trajektorien für Roboter zu planen und Bewegungen über externe Sensoren (z.B. Bildverarbeitungssysteme) zu steuern.

WFT: Big Data Engineering

WFT: Big Data Engineering

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3BDEIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Paradigmen und Charakteristika des Big Data Computings; Architekturmodelle für datenintensive Anwendungen; Überblick über gängige Big Data Frameworks; Konzeptüberblick crowdsourcing, data fusion und data integration; Cloud-basierte Infrastrukturen für die datenintensive Softwareentwicklung; Echzeit-Bereitstellung der Ergebnisse von Big Data Analytics; Programmiertechniken für datenintensive Anwendungen, Implementierung von Case Studies; Ausgewählte Kapitel aus Big Data Computing.

Übergeordnetes Modul:

WFT: Big Data Engineering

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen die technischen und organisatorischen Herausforderungen des Big Data Processing und verstehen Methoden und Techniken der datenintensiven Softwareentwicklung. Sie überblicken die transdisziplinären Aspekte des Big Data Engineering und sind mit gängigen Big Data Frameworks vertraut. Darüber hinaus sind sie in der Lage, ausgewählte Fallbeispiele datenintensiver Anwendungen zu implementieren.

WFT: Diskrete Ereignissysteme

WFT: Diskrete Ereignissysteme

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3DESIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einführung DES Systemmodellierung, Graphen, Endliche Automaten (deterministisch, stochastische Markov-Ketten und -Prozesse), Bediensysteme, Petri-Netze: formale Validierung der Korrektheit von Steuerungen, Analyse zeitbehafteter Petri-Netze mit MaxPlus-Algebra für teilsynchronisierte Abläufe; Heuristiken für Ablaufoptimierung für Betriebssysteme und Smart Grid, spezifische Aspekte verteilter Steuerungssysteme; Praxis: verteilte Steuerungs-Modellierung nach IEC 61499 Standard.

Übergeordnetes Modul:

WFT: Diskrete Ereignissysteme

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden beherrschen die Methoden zur Modellierung diskreter Ereignisprozesse (DES). Sie erlernen die mathematischen Verfahren für die Bewertung deterministischer und stochastischer DES und arbeiten mit DES-Tools. Sie verstehen die Analyse- und Implementierungsmethoden neuer verteilter Steuerungsysteme wie Smart Grid.

WFT: Industrielle & Medizinische Bildverarbeitung

WFT: Industrielle & Medizinische Bildverarbeitung

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3BIVIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Merkmale industrieller Bildverarbeitung und optischer Qualitätskontrolle, Medizinische Bildmodalitäten (Röntgen, CT, MRT, Ultraschall), Medizinische Bilddaten (DICOM) und Software-Tools, Bildverbesserung (Grauwerttransformationen, Histogrammverarbeitung, Spatial Filtering, Laplace¿sche & Gauss-Filterung), Morphologische Operatoren (Dilation, Erosion, Closing, Opening, Hit-or-Miss,¿), Segmentierung (Thresholding, adaptive Thresholding, Canny, Hough-Transformation, Region-Grow), Form-, Fourier- und statistische Deskriptoren, Harris Detector, Grundlagen von Interest Point Detectors und einfacher Features zur Klassifizierung

Übergeordnetes Modul:

WFT: Industrielle & Medizinische Bildverarbeitung

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Zur Einführung in die Thematik, lernen die Studierenden die interdisziplinäre Natur der digitalen Bildverarbeitung anhand von Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede industrieller und medizinischer Bildverarbeitung kennen. Ausgehend von den grundlegenden Stufen eines Bildverarbeitungssystems verstehen sie die einfache, kamerabasierende Bildaufnahme als auch verschiedene bildgebende Verfahren der Medizin (Röntgen, CT, MRT, Ultraschall, ¿). Die Studierenden erwerben fundiertes Wissen über Bildverbesserung im Zeit- und Frequenzbereich und die Funktionsweise und Anwendung entsprechender Filter und Methoden. Das Konzept der morphologischen Bildverarbeitung können die Studierenden ebenso anwenden, wie die wichtigsten Algorithmen zur Segmentierung bzw. modellbasierten Segmentierung. Darauf aufbauend kennen sie die Eigenheiten medizinischer Bilddaten (DICOM) und Software, sowie die für das Verständnis medizinischer Bilddaten notwendigen Grundlagen der menschlichen Anatomie. Grundlegende Konzepte zur Beschreibung von Formen, Objekten sowie die Verwendung einfacher Features zur Klassifikation runden die Lehrveranstaltung ab.

WFT: Parallel Computing

WFT: Parallel Computing

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3PACIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Processes and Threads, Synchronisation von Processen und Threads, Interprocess Communication, Shared Memory, Concurrent Program, Distributed Program, Concurrent Programming, Concurrent Programming Abstraction, Consensus; Parallel Computing, Klassifizierung Paralleler Architekturen; Ebenen der Parallelität; Techniken der Funktions- und Datendekomposition; parallel Systems/Hardware; Ausgewählte Kapitel aus concurrent and parallel computing.

Übergeordnetes Modul:

WFT: Parallel Computing

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen die Begriffe und Herausforderungen der nebenläufigen Programmierung. Sie sind in der Lage, sequentielle Algorithmen in eine parallele Form überzuführen und können Aussagen über den dabei erzielten Performanzgewinn machen. Sie kennen den Umgang mit Werkzeugen zur formalen Verifizierung von nebenläufigen Computerprogrammen. Die Studierenden kennen aktuelle Bibliotheken und Programmiersprachen zur nebenläufigen Programmierung sowie zusätzlich physikalische Systeme für paralleles Rechnen.

WFW: ERP-Systeme

WFW: ERP-Systeme

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3ERPIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Im Rahmen der LVA Enterprise-Resource-Planning (ERP) wird jene unternehmerische Aufgabe fokussiert und praktisch umgesetzt, die in einem Unternehmen vorhandene Ressourcen (Kapital, Betriebsmittel oder Personal) möglichst effizient für den betrieblichen Ablauf einzusetzt und somit die Steuerung von Geschäftsprozessen optimiert. Hierbei wird unterscheiden in: fachliche Ausrichtung (Zielbranche), der Skalierbarkeit auf unterschiedliche Unternehmensgrößen (Anzahl benötigter Benutzer oder Unternehmensstandorte) und dem angebotenen Funktionsumfang, sowie den zum Einsatz kommenden Technologien (Datenbanken, Programmiersprachen, Schichtenarchitekturen, unterstützten Betriebssystemen. In der praktischen Umsetzung erfolgt eine strukturierte Herangehensweise an einem realen ERP-System, wobei eine Zertifizierung optional angeboten wird.

Übergeordnetes Modul:

WFW: ERP-Systeme

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen den Aufbau und die Zusammenhänge/Prozesse innerhalb eines Unternehmens. Sie kennen den Managementkreislauf und sind in der Lage, die wesentlichsten Instrumente der Unternehmensführung einzusetzen. Sie können einen Businessplan erstellen.

WFW: Unternehmensführung und -gründung

WFW: Unternehmensführung und -gründung

Semester 3
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM3UFGIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Einführung und Vertiefung in Unternehmensführung bzw. Management, Führungstheorien, Führungsstile, Management-Funktion/Aufgaben, Management-Prozess/Systeme Zielsysteme, Planung, Entscheidung, Organisation, Führung, Controlling, Managementprozess - Anwendung mit Beispielen einer Unternehmensentwicklung; Diskurs hinsichtlich Leadership Modelle (transaktional, transformal), Leadership Theorien, Grundlagen Leadership, Differenzierung Leadership und Management, Leadership levels, Leadership auf Team und Organisationsebene, strategisches Leadership. Ergebnisbeurteilung, Anwendung von Kennzahlensystemen; Realisierungs- und Erfolgschancen, Change-Management, Unternehmensentwicklung und -entwicklung, Lean Management, Personalmanagement, Zeitmanagement, Koordination und Konfliktmanagement, Moderne Managementansätze, Gründungsmanagement, virtuelle Unternehmen, Entwickeln einer Geschäftsidee, Erarbeiten eines Businessplanes, Durchführung von innovativen Planspielen („Apollo 13“, „Target SIM“). Inhalte werden mit Fallbeispielen aus der Wirtschaft vertieft und der Bezug zur Technologie hergestellt.

Übergeordnetes Modul:

WFW: Unternehmensführung und -gründung

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen den Aufbau und die Zusammenhänge und Prozesse innerhalb eines Unternehmens. Sie kennen den Managementkreislauf und sind in der Lage, die wesentlichsten Instrumente der Unternehmensführung einzusetzen. Sie können einen Businessplan erstellen, außerdem die unterschiedlichen Modelle des Leaderships und diesbezügliche Vorgehen, Stärken und Schwächen und Unterschiede differenziert einsetzen und die Auswirkungen auf die Unternehmenskultur einschätzen.

LehrveranstaltungSWSECTSTYP

Internationale Betriebswirtschaft

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4BWLIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 1
ECTS-Punkte 2
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Anhand von einschlägigen Veröffentlichungen werden aktuelle und zukunftsweisende Wirtschaftsphänomene bzw. Technologien und deren Auswirkungen auf nationale und internationale Unternehmungen analysiert; die wirtschaftliche Vorgangsweise und die Tätigkeitsbereiche global agierender Konzerne werden beleuchtet, Darstellung weltweit bestehender Wirtschaftskomplexe; auf Merkmale der Unternehmungen in der Europäischen Union - wird besonderer Bezug genommen.

Übergeordnetes Modul:

Internationale Betriebswirtschaft

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können unter Berücksichtigung aller Aspekte der wirtschaftlichen Betriebsführung und des Marketings ein modernes betriebswirtschaftliches und marktorientiertes Unternehmen sowie globale Wirtschaftskomplexe beschreiben und Besonderheiten ableiten; die Zertifizierung im Rahmen des ECBL (Europäischer Wirtschaftsführerschein) wird angeboten.

Masterarbeit

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4MAAIT
Typ IT
Art Diplom/Masterarbeit
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 22
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Entwickeln und selbständiges Bearbeiten der Fragestellungen und der inhaltliche Auseinandersetzung zu einem Thema der Informationstechnologien (Kernfachgebiete stellen die Spezialisierungen dar) unter besonderer Berücksichtigung des Innovationspotentials der angestrebten Lösungen unter Berücksichtigung einer wissenschaftlich strukturierten und am jeweils aktuellen Stand der Literatur argumentierten Vorgangsweise.

Übergeordnetes Modul:

Masterarbeit

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können eigenständig schriftliche Arbeiten ausfertigen und dabei wissenschaftlich- systematisch vorgehen. Neben Problemanalyse und -darstellung können sie Ziele erkennen, Hypothesen formulieren und kritisch hinterfragen. Sie entwickeln die inhaltlich auf die Spezialisierung hin orientierte Masterarbeit. Die Studierenden können ihre Vorgehensweise wissenschaftlich argumentieren und rechtfertigen.

Masterprüfung

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4MAADP
Typ DP
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 0
ECTS-Punkte 0
Prüfungscharakter abschließend

Lehrveranstaltungsinhalte:

-

Übergeordnetes Modul:

Masterarbeit

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können eigenständig schriftliche Arbeiten ausfertigen und dabei wissenschaftlich- systematisch vorgehen. Neben Problemanalyse und -darstellung können sie Ziele erkennen, Hypothesen formulieren und kritisch hinterfragen. Sie entwickeln die inhaltlich auf die Spezialisierung hin orientierte Masterarbeit. Die Studierenden können ihre Vorgehensweise wissenschaftlich argumentieren und rechtfertigen.

Zielgruppenorientierte Kommunikation

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4ZOKIL
Typ IL
Art Pflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Identifizieren von Ansprechsgruppen und Methoden, diese zu erreichen, Formen und Rahmenbedingungen wirksamen Feedbacks, Übungen und Rollenspiele. Individuelle Aufarbeitung der in der ILV präsentierten und erarbeiteten Inputs, unterstützt durch punktuelles Coaching.

Übergeordnetes Modul:

Zielgruppenorientierte Kommunikation

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden sind in der Lage, komplexe Inhalte zielgruppenorientiert darzustellen und dabei klar strukturierte Argumentationslinien zu entwickeln. Sie können lösungs- und nutzenorientiert argumentieren sowie Kritik sachlich und konstruktiv formulieren. Sie sind in der Lage, Kritik anzunehmen und dies entsprechend rückzumelden.

WFW: Smart Grid Businessmodelle

WFW: Smart Grid Businessmodelle

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4SGBIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Energiemärkte-, legistische und politische Rahmenbedingungen, Arten der Energiegewinnung, Energie-Controlling, Energietransfers, Vertrieb und Marketing (MAFO-Methoden, Produkt-, Marken-, Preis-, Vertriebspolitik, Marketingformen), Risiko-Management; Betrachtung der Businessmodelle sowohl aus Anbieter-Sicht und spezifisch aus der User-Perspektive (Nutzerverhalten und Nutzerakzeptanz - „Prosumer“). Ethik- und Nachhaltigkeitsüberlegungen, Interkulturelle Aspekte. Praktische Umsetzung durch Smart Grid-Case Studies, Analyse von Best-Practice Beispielen.

Übergeordnetes Modul:

WFW: Smart Grid Businessmodelle

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden können ergänzendes betriebswirtschaftliches Wissen zum Thema Energieinformatik, Energiewirtschaft und Energiemärkte einsetzen. Sie haben einen Überblick hinsichtlich der Möglichkeiten zur Energiegewinnung und des Energie-Controllings sowie des Vertriebes unter ökonomischen Gesichtspunkten. Ein wesentlicher Kompetenzerwerb stellt die ergänzende bzw. exemplarische Umsetzung von innovativen Smart-Grid Geschäftsmodellen u.a. in Master- Projekten dar.

WFW: Strategien in Verkauf und Marketing

WFW: Verkauf und Marketing

Semester 4
Studienjahr 2
Lehrveranstaltungsnummer ITSM4VUMIL
Typ IL
Art Wahlpflicht
Unterrichtssprache Deutsch
SWS 2
ECTS-Punkte 3
Prüfungscharakter immanent

Lehrveranstaltungsinhalte:

Marktforschungsmethoden und ihre Einsatzbereiche, Marketing Mix, Produktpolitik, Markenpolitik, Preispolitik, Vertriebspolitik, nationale und internationale Vertriebsstrategien, Kommunikationspolitik, Internet-Marketing, Lebenszyklus Marketing, Kult - Marketing, Netzwerk Marketing, Vertriebscontrolling und -planung. Praktische Umsetzung durch Case Studies, Vertiefung in das Sales- und Marketing-Denken und dessen Umsetzung, Analyse von Best-Practice Beispielen. Umweltfaktoren, Markteintrittsstrategien, Kulturen und ihre Einflüsse auf Marketingstrategie und interkulturelle Verhandlungen; Berücksichtigung von Ethik im globalen Marketing.

Übergeordnetes Modul:

WFW: Strategien in Verkauf und Marketing

Kompetenzerwerb aus dem übergeordneten Modul:

Die Studierenden kennen die wesentlichen Grundbegriffe des Sales und Marketings und ihre praktische Bedeutung. Sie haben einen Überblick über die Werkzeuge des Marketing Mix. Die Studierenden kennen die Grundlagen wesentlicher Marketingtheorien und ihre praktischen Nutzen in speziellen Situationen. Sie kennen die wichtigsten modernen Tendenzen im Marketing und ihr Wirken auf den Unternehmenserfolg. Die Studierenden bearbeiten eine komplexe Aufgabenstellung aus verschiedenen Bereichen der Wirtschaft (Case Studies), lösen eigenständig eine Problemstellung und dokumentieren diese ingenieurmäßig.

Legende
SemesterDas 1., 3., 5. Semester findet im Wintersemester und das 2., 4., 6. Semester findet im Sommersemester statt.
SWSSemesterwochenstunden; die Einheiten pro Semesterwochenstunde sind im jeweiligen Studiengangsantrag festgelegt. Im Bachelorstudium sind es z.B. meistens 14 Einheiten pro SWS. Pro Einheit werden 45 Minuten unterrichtet.
ECTS PunkteArbeitsaufwand in ECTS-Punkt, 1 ECTS bedeutet 25 Stunden Arbeitsaufwand für Studierende
INTL-CodeInternationalisierungscode für Incomings
5: offered in English on a routine basis
4: offered in English if a specified number of incoming students attend (usually 3)
3: taught in German but support material in English, exams can also be taken in English, active support from a student buddy
2: taught in German, incoming students require sufficient German proficiency to follow class
1: not available for incomings
TypBP = Bachelorabschlussprüfung
DP/MP = Diplom-/Masterabschlussprüfung
IL = Integrierte Lehrveranstaltung
IT = Individualtraining/-phasen
LB = Labor(übung)
PS = Proseminar
PT = Projekt
RC = Lehrveranstaltung mit reflexivem Charakter
RE = Repetitorium
SE = Seminar
TU = Tutorium
UB = Übung
VO = Vorlesung