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Decision Support

Das Entscheidungsverfahren ist ein grundsätzlicher Vorgang in allen Unternehmensbereichen. Das Entscheidungsverfahren in der realen Welt ist oft komplex und erfordert ein tiefes Verständnis für den betrachteten Bereich. Sie möchten Grundkenntnisse über die Techniken, Möglichkeiten und Anwendungen der Entscheidungstheorie erwerben? Nach erfolgreichem Abschluss unseres Zertifikatsmoduls „Decision Support“ sind Sie in der Lage, Entscheidungsmöglichkeiten in einer Unternehmensumgebung zu erkennen, geeignete Techniken auszuwählen, anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.

  • Modul aus einem akkreditierten Studiengang
  • Alternative zum Masterstudiengang Data Science
  • Flexibles und individuell ausgestaltbares Weiterbildungskonzept
  • Weiterbildung auf akademischem Niveau

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
Kurs läuft bereits. Weitere Termine in Planung.

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

Hochschule Albstadt-Sigmaringen

Veranstaltungsort

Online und
Universität Mannheim
B6 26 Bauteil A
Raum tba
68159 Mannheim

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

Personen, die sich im Bereich Decision Support auf akademischem Niveau sowie berufsbegleitend weiterbilden möchten.

Teilnahmevoraussetzungen

Keine

Zulassungsunterlagen

Anmeldeformular

Inhalte und Lernziele

Inhalte

Das Modul basiert auf dem Lehrbuch Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz von Stuart Russell und Peter Norvig und deckt die folgenden Kapitel ab:
  • Intelligente Agenten
  • Logische Entscheidungsverfahren
  • Quantifizierung der Unsicherheit
  • Probabilistisches Denken
  • Einfache Entscheidungen treffen
  • Spieltheorie und Mechanismus Design

Ablauf

Ca. zwei Wochen vor dem Beginn eines Moduls erhalten Sie Zugriff auf die entsprechenden Lernmaterialien, wie bspw. Studienbriefe bzw. Reading Guides sowie Online-Lernvideos über unsere E-Learning-Plattform. In der Online-Phase (ca. 5 bis 6 Wochen) werden die Inhalte aus den Studienbriefen bzw. Reading Guides in Online-Seminaren sowie durch praktische Übungen im virtuellen Lernlabor und auf der Lernplattform ILIAS vertieft. Die Ergebnisse werden durch die Tutoren geprüft und Sie erhalten ein ausführliches Feedback. Das Modul schließt mit einem Modulwochenende (Samstag und Sonntag) ab, dort werden Inhalte aus den Studienbriefen aufgegriffen, offene Fragen geklärt und ergänzende Inhalte durch die Dozenten und Tutoren vermittelt. Abschließend erfolgt die Abnahme des Leistungsnachweises in Form einer Prüfung.

Lernziele

  • Die Teilnehmer*innen erwerben Grundkenntnisse über die Techniken, Möglichkeiten und Anwendungen der Entscheidungstheorie.
  • Die Teilnehmer*innen werden in der Lage sein, Möglichkeiten zur Entscheidungsunterstützung in einem Unternehmensumfeld zu identifizieren, geeignete Techniken auszuwählen, anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfungsleistung.

Zeitaufwand

Der durchschnittliche Aufwand pro Modul beträgt erfahrungsgemäß in etwa 15-20 Stunden in der Woche, wobei der Workload selbstverständlich auch stark von Ihren Vorkenntnissen und Ihrer Berufserfahrung sowie Ihrem persönlichen Lerntempo abhängt.

Creditpoints (ECTS)

5

Sprache

English

Anerkennung

Durch die Vergabe von Leistungspunkten (ECTS) bei unseren Zertifikaten lassen sich diese auf ein späteres Hochschulstudium anrechnen.

Aussagen zur Qualitätssicherung

Die Module sind aus einem akkreditieren Masterstudiengang.

Kosten

Kosten

880,00€ Modulgebühr + 125,00€ Verwaltungs- und Zertifikatsgebühr

Es fallen keine weiteren Gebühren an. Nach Bedarf können Module wiederholt werden, hierbei fällt eine Wiederholgebühr i.H.v. 250,00€ pro Modul an.

Dozent*innen
Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Universität Mannheim

Zum nachlesen

Anmeldeformular (PDF, Datei ist nicht barrierefrei) Modulhandbuch, Zertifikatsordnung, Zertifikatsbroschüre und Modulkalender Data Science (PDF, Datei ist nicht barrierefrei) Gebührensatzung Data Science (PDF, Datei ist nicht barrierefrei)

Sie möchten mehr erfahren?

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