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Roland Magunia

Künstliche Intelligenz: Erste Bachelorarbeiten zur Anwendung neuronaler Netze (BSc Business Informatics)

Seit 2018 können Studierende des BSc Business Informatics das Modul „Künstliche Intelligenz“ als Wahlpflichtfach belegen. Zum ersten Mal wurden nun im Sommer 2019 in diesem Bereich drei Bachelorarbeiten geschrieben, die u.a. die Bandbreite der praktischen Anwendungsmöglichkeiten für die Wirtschaft in diesem Bereich verdeutlichen. Gerade im Bereich der Datenanalyse und Optimierung von Geschäfts- und Produktionsprozessen oder bei der Text und Bildanalyse kann KI gewinnbringend eingesetzt werden.

Professor Dr. Sönke Hartmann leitet die Lehrveranstaltung und war ebenfalls als Betreuer für die Bachelorarbeiten zuständig. Er freut sich sehr, über die herausragende Qualität der Arbeiten und die gute Akzeptanz des neuen Wahlfachs bei den Studierenden: 

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Thema, dass bei vielen Studierenden an der HSBA auf großes Interesse stößt. Daraus hatte sich letztlich auch die Idee entwickelt, das Thema als Wahlfach im Studiengang Business Informatics anzubieten. Studierende können hier nicht nur die Grundlagen und Funktionsweisen der KI kennenlernen, sondern auch KI-Methoden selbst umsetzen, programmieren.

Sören Spiegel (Ipsos), Niklas Scholz (EY) und Denis Semko (EY) haben sich in ihren Bachelorarbeiten mit künstlichen neuronalen Netzen und deren Anwendung befasst. Neuronale Netze empfinden die Strukturen im Gehirn nach und ermöglichen so das Lernen von Mustern in vorgegebenen Daten – ein wenig so, wie der Mensch lernt, und auf ganz andere Weise als normale Algorithmen.
 

Bachelorarbeiten „Künstliche Intelligenz“

Sören Spiegel: „Textklassifizierung von offenen Nennungen in Fragebögen mit künstlichen neuronalen Netzen“
Im Rahmen seiner Arbeit hat Sören Spiegel verschiedene neuronale Netze entwickelt, um Antworttexte aus Fragebögen automatisch nach Inhalten klassifizieren zu können. Welche Bedeutung die Arbeit für sein Partnerunternehmen Ipsos - ein international tätiges Marktforschungsunternehmen - hat, erklärt Dr. Jan Olzem, Head of Data Science/CSS, Ipsos Operations GmbH: 

Unsere Branche befindet sich derzeit in einer Phase des Umbruchs, da die klassischen Methoden der Marktforschung zunehmend durch technologisch anspruchsvolle und häufig günstigere/schnellere KI-basierte Verfahren herausgefordert werden. Insbesondere sind die hohen Kosten für die manuelle Bearbeitung von Texten aus Befragungen immer schwieriger zu vermitteln. Deshalb ist das Thema dieser Bachelorarbeit für uns sehr wichtig. Praktische Anwendungen der von Sören Spiegel entwickelten Methode haben sich schon vor Abschluss der Arbeit herauskristallisiert. Wir arbeiten derzeit an einem Konzept für die Umsetzung im Rahmen mehrerer Kundenprojekte, sowohl in Deutschland als auch in den USA. Ein erster produktiver Einsatz ist für das Jahr 2020 geplant.

Niklas Scholz: „Einsatz künstlicher neuronaler Netze zur Unterstützung der Betrugsaufdeckung im Rahmen der Jahresabschlussprüfung“
Niklas Scholz hat für seine Abschlussarbeit ein sogenanntes Autoencoder-Netz implementiert, das bei der Aufdeckung von Betrugsfällen im Rahmen der Wirtschaftsprüfung helfen kann, indem es Anomalien in den Daten erkennt. Dr. Christoph Wockel, Senior Manager im Bereich Forensic and Integrity Services bei EY, bestätigt die hohe Relevanz, die die Arbeit für das Partnerunternehmen von Niklas Scholz hat: 

Die Abteilung Forensische Datenanalyse der EY Wirtschaftsprüfungsgesellschaft arbeitet momentan daran, den Ansatz von Niklas Scholz in eines unserer Hauptprodukte zu übernehmen. Bis wir hier zu einer wirklich praxistauglichen Lösung gelangen, wird es noch etwas dauern, aber seine Arbeit wird definitiv Ausgangs- und Referenzpunkt sein.“ 

Denis Semko: “Making Urban Planning Smarter Using Machine Learning”
Bei Denis Semkos Arbeit (Partnerunternehmen: EY) stand nicht die direkte Praxisanwendung, sondern der wissenschaftliche Aspekt im Vordergrund. Er konzipierte im Rahmen der EY Nextwave Data Science Challenge ein neuronales Netz vom Typ LSTM (Long Short Term Memory), das anhand von Positionsdaten (anonymisierte Handy-Bewegungsdaten) prognostizieren kann, zu welchem Ort sich eine Person als nächstes bewegen wird – beispielsweise in das Zentrum einer Stadt. Dieses Modell findet vor allem im Kontext von Smart-City-Lösungen und Stadtplanung Anwendung. 
 

Detaillierte Informationen zum BSc Business Informatics finden Sie hier: https://www.hsba.de/studium/bachelor/business-informatics-bsc/

Das Wahlpflichtfach Künstliche Intelligenz bietet Studierenden des BSc Business Informatics eine Einführung in die Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI). Ausgehend von Aspekten der natürlichen Intelligenz und des natürlichen Lernens sollen Ansätze für die Automatisierung intelligenten Verhaltens diskutiert und teilweise durch die Studierenden selbst erarbeitet werden.