Kurs-Code InfTM003
Kreditpunkte 3
Stundenzahl insgesamt (im Auditorium)24
Vorlesungen (Stundenzahl)12
Stundenzahl fŅr Seminare und praktische Arbeitsaufträge12
Arbeit im Labor (Stundenzahl)0
Selbststandige Arbeit des Studenten (Stunden)57
Bestätigt am (Datum)02.04.2025
Kurs ausgearbeitet von (Lehrkraft)
Nauris Pauliņš
Zur einfŅhrenden LektŅre empfohlen
1. A.Bahree (2024). Generative AI in Action. Manning Publications Co., ISBN 9781633436947, 439 p.
2. R. Akerkar (2019). Artificial Intelligence for Business. Springer Cham. ISBN 978-3-319-97436-1, https://doi.org/10.1007/978-3-319-97436-1
3. D. Kumar (2018). Artificial Intelligence for Big Data: Complete guide to automating Big Data solutions using Artificial Intelligence techniques. 1st Edition. Google. PacktPub. ISBN: 9781788476010
Weiterfuhrende Literatur
1. E. Rothman (2018). Artificial Intelligence By Example: Develop machine intelligence from scratch using real artificial intelligence use cases. PactPub. 1st Edition, ISBN: 9781788990028. 490p.
2. D. Fasnacht (2024). Open and Digital Ecosystems. Springer Wiesbaden. ISBN: 978-3-658-45395-4. 273 p., https://doi.org/10.1007/978-3-658-45395-4
Zur LektŅre vorgeschlagene Zeitschriften
1. IEEE Transactions on Big Data (IEEE): https://www.ieee.org/publications/transactions-on-big-data.html
2. Journal of Cybersecurity (Oxford University Press): https://academic.oup.com/cybersecurity
3. Artificial Intelligence Review. An International Science and Engineering Journal. Springer Nature. https://link.springer.com/journal/10462