Die nächste Generation von KI Experten

Alle Kurse und Prüfungen sind in englischer Sprache!

Master

• AI for Managers (Vorlesung)
• Advanced AI in Businesses and Organiztions (Seminar)
• Digital Technologies, Business Analytics and Management (Fachspezifische Grundlagen, FSG)

Bachelor

• Introduction to AI (Vorlesung)
• AI Tools for Management and Social Science (Hauptseminar)

Kurs Design

Im Einklang mit unserem digitalen Fokus wenden wir einen digitalen Lehransatz und innovatives Kursdesign an. Alle Materialien und Interaktionen werden über Moodle koordiniert. Die Kurse und Prüfungen sind in englischer Sprache. Die Lehrveranstaltungen werden im jährlichen Wechsel angeboten, mit Ausnahme des Hauptseminars, das jedes Semester stattfindet.

Kurs Reihenfolge

Für unsere Master Kurse empfehlen wir die folgende Reihenfolge: (1) AI for Managers [MMT & MBR], Digital Technologies, Business Analytics and Management [M.Sc. BWL], (2) Advanced AI in Businesses and Organizations, (3) Research in AI and Management.

Wir bieten innovative und interessante Themen (z.B. AI for Good, AI for Medicine, Causal Machine Learning, etc.), die wir gemeinsam entsprechend den Interessen und Schwerpunkten der Studierenden auswählen. Aufgrund der doppelten Zugehörigkeit zur Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik sind auch Studierende dieser Bereiche willkommen, sich für eine Bachelorarbeit an unserem Lehrstuhl zu bewerben.

Voraussetzungen

• Für BWL Studierende:
  • Vorherige Teilnahme am Kurs Introduction to AI
  • Erfolgreiche Teilnahme an der Prüfung
  • Grundlagen Programmierkenntnisse
• Für Studierende der Mathematik, Informatik oder Statistik: Keine Voraussetzung

Spezifikationen

• Englische Sprache
• LaTeX Format
• Themen werden vom Lehrstuhl vorgegeben
• Abschlussarbeiten in Kooperation mit Unternehmen sind möglich, müssen aber von den Studierenden selbst organisiert werden

Bewerbung

• Bewerbung per E-Mail ai@som.lmu.de
• Folgende Unterlagen und Informationen sind einzureichen (1) Curriculum Vitae, (2) Transcript, (3) Bevorzugtes Start Datum

Kolloquium

• Um den forschungsnahen Charakter der Abschluss zu gewähren, wird erwartet, dass Studierende auch an unseren regelmäßigen Keynotes zu "AI in Management" teilnehmen

Tutorium

Download unseres Thesis Tutoriums (PDF, 179 KB)

Dies ist eine Auflistung der aktuellen Themen und weiteren Forschungsschwerpunkten an denen wir interessiert sind. Sie gelten für Bachelor- und Masterarbeiten gleichermaßen. [Wir erwarten Abschlussarbeiten in englischer Sprache und listen die Themen daher in Englisch auf.]

Social Media Analytics

• Monitoring political ads on social media (data preparation)
• Understanding the role of social media ads in election outcomes (regression analysis)
• Identifying and mitigating toxic content (e.g., fake news, hate, speech, propaganda) on social media with machine learning (regression analysis / machine learning)

Human-AI Collaboration

• Understanding the perception of users towards generative AI (survey/field experiment)

Business Analytics

• Understanding the innovation potential of generative AI (survey/field experiment)
• Optimal budgeting for marketing campaigns (advanced machine learning)

AI for Good

• Understanding the success of power plants in Africa (regression analysis)
• Monitoring aid development for healthcare (statistical analysis)
• Applied causal machine learning for treatment effect estimation in intensive care units

Causal Machine Learning

[Faculty of Mathematics, Informatics and Statistics only]

• Causal representation learning for treatment effects in medicine
• Causal sensitivity analysis
• Reliable off-policy learning for treatment decision-making