Problemstellung

Die Einführung von ChatGPT und Co. hat sowohl die Lehre als auch die Bearbeitung von Aufgaben in Schulen und Universitäten stark verändert. Schüler und Studierende nutzen Large Language Models (LLMs) etwa immer häufiger zum Verfassen und Verbessern von Texten oder zum Erklären neuer Konzepte und Themen. Obwohl die Integration von LLMs in der Lehre innovative Möglichkeiten zur Verbesserung der Lehrqualität bietet, wird ihr Potenzial bisher nicht ausreichend ausgeschöpft. Durch die ständige Verfügbarkeit eines LLM-basierten digitalen Assistenten soll es Lernenden ermöglicht werden, zeitlich und räumlich unabhängig Lerninhalte in ihrem individuellen Lerntempo zu erarbeiten sowie den Unterricht vor- und nachzubereiten. Durch die digitale Unterstützung wird eine qualitativ hochwertige individualisierte Lernerfahrung als Erweiterung des gemeinsamen Lernens im Klassenraum geschaffen.

Ziel dieses Projekts ist daher die Entwicklung und prototypische Implementierung eines KI-basierten Dozenten. Dieser soll in der Lage sein, Studierende individuell beim Lernen und der Bearbeitung von Aufgaben mit korrektem Fachwissen zu unterstützen. Darüber hinaus soll er als Interaktionspartner für offene Fragen über die Veranstaltungen hinaus dienen. Der Prototyp soll für unsere Bachelorveranstaltung „Einführung in die Wirtschaftsinformatik“ entwickelt werden. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des virtuellen Dozenten
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

In Notfallsituationen zählt jede Sekunde, und oft fehlt es an sofort verfügbarer professioneller Hilfe. Gleichzeitig ist das Wissen um Erste-Hilfe-Maßnahmen in der Bevölkerung nicht immer ausreichend vorhanden oder im entscheidenden Moment präsent. Die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz bietet hierfür innovative Möglichkeiten, um in solchen kritischen Momenten Unterstützung zu leisten und Leben zu retten.

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und prototypische Implementierung eines mobilen Erste-Hilfe-Assistenten, der auf Large Language Models basiert. Dieser Assistent soll Nutzern in Echtzeit Anleitungen und Unterstützung bei der Durchführung von Erste-Hilfe-Maßnahmen bieten, basierend auf den aktuellen Umständen und Symptomen des Betroffenen. Durch die Nutzung aktueller Sprachmodelle und interaktiver Schnittstellen soll der Assistent in der Lage sein, Laien durch den Prozess der Ersten Hilfe zu führen, von der Beurteilung der Situation bis hin zu spezifischen Handlungsanweisungen. Dabei soll im Projekt zunächst mit textuellen Eingaben gestartet werden und im Verlauf durch Multimodalität (bspw. Bilderkennung oder Spracherkennung) erweitert werden. Die Vision ist dabei einen Assistenten in der Rettungshotline zu schaffen, welcher für triviale Anfragen das Rettungspersonal entlasten kann, aber andererseits auch dynamisch auf Ernstsituationen reagieren kann. Alle notwendigen Daten (u.a. Ergebnisse der Vorgruppe) und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des Erste-Hilfe-Assistenten
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Die medizinische Ausbildung ist ein anspruchsvolles und vielseitiges Feld, in dem angehende Ärzte kontinuierlich nach effektiven Möglichkeiten suchen, ihre klinischen Fähigkeiten und Kommunikationskompetenzen zu verbessern. Die Arzt-Patienten-Interaktion stellt dabei eine zentrale Herausforderung dar, die entscheidend für den Erfolg der medizinischen Behandlung ist. Mit dem rasanten Fortschritt im Bereich der generativen KI und insbesondere der Large Language Models (LLMs) eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Gestaltung realitätsnaher, interaktiver Lernumgebungen in der medizinischen Ausbildung.

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und prototypische Implementierung eines virtuellen Patienten auf Basis von LLMs und Generative Agents. Der virtuelle Chatbot soll medizinischen Fachkräften in der Ausbildung ermöglichen simulierte Patientengespräche zu führen, um den angehenden Ärzten Kommunikationsfähigkeiten und Fachwissen anzueignen. Virtuelle Patienten bieten die Chance, in einer sicheren und kontrollierten Umgebung komplexe Patientengespräche zu simulieren, ohne dabei auf reale Patienten oder Schauspieler angewiesen zu sein. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des virtuellen Patienten
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Der Aktienmarkt ist ein komplexes und dynamisches Umfeld, in dem Investoren und Händler ständig nach zuverlässigen Informationen und Analysen suchen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit der rasanten Entwicklung von Large Language Models (LLMs) im Bereich der generativen KI eröffnen sich neue Perspektiven für die Analyse von Finanzmärkten und die Unterstützung von Anlageentscheidungen.

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und prototypische Implementierung von "StockGPT", einem Aktienhandelsexperten auf der Basis von Large Language Models und Generative Agents. StockGPT soll Nutzern eine Hilfestellung zu allgemeinen Fragen im Bezug auf den Aktienhandel geben können (keine Anlageberatung). Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (Open AI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des Aktienhandelsexperten
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Autonome Fahrzeuge, insb. Drohnen, spielen zunehmend eine zentrale Rolle in unserem Leben. Hierbei werden diese neben klassischen Anwendungsfällen wie in der Logistik zum Transport von hochwertigen Gütern auch immer mehr im täglichen Alltag, etwa in der Auslieferung von Einkäufen eingesetzt. Für diese Nutzung ist bis jetzt immer die Überwachung durch den Menschen notwendig.

Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich das Projekt mit der Fragestellung, ob komplexe Tätigkeiten, wie die Steuerung von Drohnen, auf Basis von LLMs autonom durchgeführt werden können. Zielsetzung ist daher die Entwicklung eines LLM-basierten Agenten für die Drohnensteuerung. Alle notwendigen Daten (insb. Drohnenaufnahmen) und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des LLM-Agenten Frameworks
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Evaluation der Fähigkeiten des Agenten.
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Der Einsatz LLM-basierter Agenten eröffnet ein breites Spektrum an innovativen Möglichkeiten. Diese Agenten sind in der Lage, ihr Verhalten zu planen, es innerhalb einer Umgebung auszuführen und die Ergebnisse zu reflektieren. Insbesondere im Bereich von Simulationen mit vielen Akteuren bieten sich neue Anwendungsfelder an, wie etwa das autonome Steuern und Erlernen von Game-Charakteren oder die Imitation menschlicher Akteure in einer virtuellen Stadt.

Vor diesem Hintergrund zielt das Projekt auf die prototypische Entwicklung einer agenten-basierten Simulation ab, die das Verhalten mehrerer autonomer, LLM-basierter Agenten in Echtzeit visualisiert und analysiert. Die Multi-Agenten-Umgebung soll dabei als dynamischer Aktionsraum konzipiert werden, in dem die Handlungen der Akteure unmittelbar sichtbar werden. Durch diese Simulation soll es möglich sein, die Reaktionen von LLM-basierten Agenten auf verschiedene Herausforderungen zu beobachten und nachzuvollziehen. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung einer agenten-basierten Simulationen
• Wahl geeigneter generativer AI-Frameworks
• Identifikation der notwendigen Entwicklungstools
• Prototypische Realisierung und Evaluation der Simulationsumgebung
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Der Einsatz von autonomen Agenten auf Basis von Large Language Models (LLMs) bietet ein breites Spektrum an innovativen Möglichkeiten, nicht nur für das Privatleben und innerhalb von Unternehmen, sondern auch für die Forschung. LLM-basierte generative Agenten können ihr Verhalten planen, in einer Umgebung ausführen und über die Ergebnisse reflektieren. In Kombination mit den fortgeschrittenen Imitationsfähigkeiten von LLMs eignen sich generative Agenten zur Simulation menschlichen Verhaltens.

Ziel dieses Projekts ist die Konzeption und Entwicklung einer Plattform zur schnellen und systematischen Durchführung agentenbasierter Experimente. Diese Plattform soll es ermöglichen, eine große Anzahl von LLM-basierten Agenten zu definieren und zu instanziieren. Das primäre Ziel ist die Simulation menschlichen Verhaltens in verschiedenen Szenarien und Umgebungen, bspw. der Effekt von Persönlichkeitsfaktoren auf das Kaufverhalten, der Verbreitung von Fehlinformationen oder weitere Experimente im Kontext der Spieltheorie (z.B. Gefangenendilemma). Die Plattform soll auf aktuellen Multi-Agenten-Frameworks basieren, wie beispielsweise AutoGen. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung der Multi-Agenten Plattform
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Prototypische Realisierung und Evaluation der Plattform
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Generative KI ist eine sich schnell wandelnde und weiterentwickelnde Technologie, die bereits den Einzug in viele Domänen gefunden hat. Von der Erstellung von Texten und Bildern bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen – die Möglichkeiten scheinen nahezu grenzenlos. Gleichzeitig herrscht bei vielen Unternehmen und Fachkräften noch Unsicherheit darüber, wie diese Technologien sinnvoll und verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Es besteht ein großer Bedarf an praxisnaher Weiterbildung, um das Potenzial von generativer KI zu verstehen und konkrete Anwendungsfälle zu identifizieren.

Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieses Projektes die Entwicklung eines umfassenden Online-Kurs zum Thema Generative KI. Der Kurs soll nicht nur theoretische Grundlagen vermitteln, sondern auch praktische Anwendungsmöglichkeiten aufzeigen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Konzeption eines interaktiven Workshops, in dem die Teilnehmenden lernen, wie sie konkrete Use Cases für Generative KI in ihrem spezifischen Arbeitsumfeld identifizieren und entwickeln können. Durch diesen praxisorientierten Ansatz sollen die Teilnehmenden befähigt werden, das Potenzial von Generative KI für ihre individuellen Anforderungen zu erschließen und innovative Lösungsansätze zu erarbeiten.

Folgende Fragestellungen sollen dabei verfolgt werden: Was ist Generative KI? Was sind Foundation Models/LLMs? Welche Herausforderungen bestehen für Unternehmen und Gesellschaft? Welche State-of-the-Art Techniken und Frameworks gibt es aktuell zur Umsetzung (bspw. RAG)?

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Erstellung eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben auf die Gruppenmitglieder
• Erstellung einer Anforderungsanalyse (Grobkonzept des Kurses)
• Erstellung des Feinkonzepts des Kurses (didaktischer Fahrplan)
• Entwicklung eines Workshops zum Ermitteln von Use Cases (bspw. Aufbereiten eines AI Business Model Canvas)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Das deutsche Rechtssystem ist komplex und von erheblicher Informationsasymmetrie geprägt. Während Anwälte Bürgern rechtliche Unterstützung bieten können, sind ihre Dienste für kleinere Anliegen oft zu teuer. Besonders im Mietrecht, das einen großen Teil der Bevölkerung betrifft, besteht ein hoher Bedarf an rechtlicher Beratung. Vereine, wie der Mieterschutzbund, stellen zwar eine kostengünstigere Alternative dar, doch auch hier gibt es Einschränkungen hinsichtlich Verfügbarkeit und Umfang der Beratung. Aktuelle Fortschritte in den Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) bieten eine vielversprechende Möglichkeit, diese Informationsasymmetrien kostengünstig und effektiv zu überwinden. LLMs können rund um die Uhr persönliche Beratung bieten und relevante Dokumente wie Mietverträge in ihre Analysen einbeziehen. Somit haben sie das Potenzial rechtliche Informationen zugänglicher zu machen und den Zugang zur Rechtsberatung zu demokratisieren.

Ziel dieses Projekts ist die Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung eines LLM-basierten digitalen Assistenten für das deutsche Mietrecht. Dieser soll fundierte rechtliche Beratung zu gängigen Themen wie Lärmbelästigung, Mängelbeseitigungsansprüchen oder Mieterhöhungen bieten können. Er soll auf die jeweilige Rechtsprechung (z.B. BGB) zugreifen und persönliche Dokumente wie den Mietvertrag einbeziehen können. Die oberste Priorität in diesem Projekt liegt auf der Transparenz und Zuverlässigkeit der Beratung. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des Mietrechtsexperten
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig

Problemstellung

Generative KI-Modelle bieten ein enormes Innovationspotenzial in verschiedenen Domänen. Ihre Leistungsfähigkeit und Flexibilität ermöglichen es, revolutionäre Lösungen zu entwickeln. Dies zeigt sich bereits in realen Anwendungen, z. B. im Gesundheitswesen zur Analyse medizinischer Bilder, im E-Commerce für die Produktberatung und in kreativen Industrien zur Erzeugung neuer Designs und Musikkompositionen.

Vor diesem Hintergrund bietet das Projekt die Gelegenheit, eine innovative Idee mithilfe generativer KI umzusetzen. Generative KI-Modelle müssen dabei als zentrale Schlüsseltechnologie fungieren. Erwartet werden Initiativbewerbungen mit einem kurzen Pitch (ca. 5 min Video), in welchem zumindest das Problem, die Lösung und die geplante Umsetzung als auch der wissenschaftliche Output hervorgehen. Alle notwendigen Daten und entsprechende Hardware (KI-Workstation 2x RTX4090), also auch Lizenzen (OpenAI), werden vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt.

Anforderungen an das Projektteam

Die konkrete Ausgestaltung der Aufgabenstellung bleibt dem Projektteam überlassen, jedoch sollen nachfolgende Anforderungen erfüllt werden.

• Anforderungserhebung, Konzeptualisierung und prototypische Entwicklung des geplanten Artefakts
• Wahl geeigneter generativer AI-Technologien
• Identifikation relevanter Informationen als Grundlage für das KI-Training
• Prototypische Realisierung und Evaluation des Prototyps
• Verwaltung des Source-Codes in einem Git-Repository (wird vom Lehrstuhl bereitgestellt)
• Abschlusspräsentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

• Studierende der Wirtschaftsinformatik oder Angewandten Informatik im Bachelor mit mindestens 90 CP oder im Master.
• Bereitschaft sich mit einem neuen Wissensgebiet vertiefend auseinanderzusetzen und potenzielle Softwarelösungen zu realisieren.
• Vorkenntnisse in Programmierung vorteilhaft, aber nicht notwendig