Veranstaltungsarten (SWS)
Vorlesung: 2 │ Übung: 0 │ Praktikum: 0 │ Seminar: 0
Prüfungsnummer: ZFA 93633
Lehrform:
Sprache: Deutsch
Turnus: SS
ECTS: 4
Prüfungsleistung Klausur (60 min.)
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Informationen
Beschreibung:

Diese Veranstaltung gibt einen umfassenden Überblick über Managementunterstützungssysteme wie MIS, EIS, Expertensysteme und Entscheidungsunterstützungssysteme.
Die Klassifikation der unterschiedlichen Probleme und Entscheidungsfelder führt zu einer Vielfalt von Konzepten und Algorithmen für die unternehmerische Entscheidungsfindung.
Grundlegende Architekturen und best of breed-Werkzeuge werden präsentiert, um einen tiefen Einblick in wirkungsvolle Entscheidungsunterstützung zu geben. Künstliche Intelligenz sowie Optimierungstechniken bilden eine profunde Basis dieser Klasse von Informationssystemen.

Lernziele:

Die Studierenden sind in der Lage, Vor- und Nachteile spezifischer Algorithmen der Entscheidungsunterstützung zu beurteilen. Auch können sie die Zuordnung von realen Fragestellungen und adäquaten Entscheidungsunterstützungswerkzeugen vornehmen.

Literatur:

1. Gluchowski, P.; R. Gabriel; P. Chamoni (1997): Management Support Systeme Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte und Entscheidungsträger, Berlin et al.: Springer.
2. Turban, E.; J.E. Aronson; T.-P. Liang (2004): Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
3. Luger, G. F. (2004): Artificial Intelligence - Structures and Strategies for Complex Problem Solving, 5th ed. Reading Masachusetts: Addison-Wesley.
4. Sprague, Ralp; Hugh Watson (1993): Decision Support Systems – Putting Theory into Practice, Upper Saddle River N.J.: Prentice Hall.

Vorleistung:
Infolink:
Bemerkung:
Description:

This lecture gives a comprehensive overview on management support systems such as management information systems, executive information systems, expert systems and decision support systems.
The classification of different problems and decision domains leads to a variety of concepts and algorithms in managerial decision making.
Fundamental architectures and best of breed tools will be presented to give a deep insight into powerful decision support. Artificial intelligence as well as optimization techniques build a profound basis for this class of information systems.

Learning Targets:

Students are enabled to judge the pros and cons of specific algorithms for decision support. Also the mapping between real life business problems and appropriate decision tools is to be learnt.

Literature:

1. Gluchowski, P.; R. Gabriel; P. Chamoni (1997): Management Support Systeme Computergestützte Informationssysteme für Führungskräfte und Entscheidungsträger, Berlin et al.: Springer.
2. Turban, E.; J.E. Aronson; T.-P. Liang (2004): Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
3. Luger, G. F. (2004): Artificial Intelligence - Structures and Strategies for Complex Problem Solving, 5th ed. Reading Masachusetts: Addison-Wesley.
4. Sprague, Ralp; Hugh Watson (1993): Decision Support Systems – Putting Theory into Practice, Upper Saddle River N.J.: Prentice Hall.

Pre-Qualifications:
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Notice: