Na kraju ovog modula polaznici će moći:

• Objasniti ulogu umjetne inteligencije u suvremenim praksama digitalnog marketinga
• Prepoznati ključne alate i primjene temeljene na umjetnoj inteligenciji koji se koriste u aktivnostima digitalnog marketinga
• Primijeniti AI alate za podršku stvaranju sadržaja, komunikaciji i donošenju odluka temeljenih na podacima
• Procijeniti mogućnosti i rizike povezane s uporabom umjetne inteligencije u kontekstu digitalnog marketinga
• Osmisliti jednostavne, AI-potpomognute aktivnosti digitalnog marketinga usklađene s poslovnim ili poduzetničkim ciljevima
• Pokazati svijest o etičkim, pravnim i odgovornim načelima umjetne inteligencije relevantnim za marketing

(Ishodi učenja usklađeni s deskriptorima EQF razine 5: praktične vještine, odgovornost i samostalnost)

Cjelina 1: Studenti su sposobni razlikovati projekte od rutinskih/operativnih zadataka i klasificirati projekte prema osnovnim kriterijima (npr. veličina, predmet, tip)

Cjelina 2: Studenti su sposobni objasniti projekte kao složene sustave i kao procese rješavanja problema te primijeniti te perspektive na stvarne projektne situacije

Cjelina 3: Studenti su sposobni objasniti važnost ugovora i strukturirane projektne dokumentacije (projektna povelja, specifikacija zahtjeva) u usklađivanju očekivanja i rezultata

Cjelina 4: Studenti su sposobni opisati teoriju principala i agenta te objasniti kako informacijska asimetrija i sustavi poticaja utječu na odluke u upravljanju projektima

Na kraju ovog modula moći ćete:

• Planirati i provoditi projekte: primijeniti metode i alate za planiranje i provedbu projekata te ih pravilno klasificirati
• Biti sposobni ocijeniti rezultate: biti sposobni ispravno analizirati, protumačiti i priopćiti rezultate projekta i alata.
• Biti sposobni raditi na strukturiran način i samostalno planirati
• Odgovoriti na iznenadne, neočekivane događaje
• Biti uvjerljiviji i bolje komunicirati unutar tima

Opal-poveznica:https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/9625174069?3

Po završetku ovog kolegija polaznici će moći:

• Objasniti ključne koncepte, procese i organizacijske uloge povezane s upravljanjem inovacijama.
• Prepoznati različite vrste inovacija i analizirati njihovu važnost za organizacije i tržišta.
• Koristiti alate umjetne inteligencije za podršku generiranju ideja, analizi problema i prepoznavanju prilika.
• Primijeniti strukturirane pristupe inovacijama kao što su brainstorming, dizajnersko razmišljanje i eksperimentiranje.
• Procijeniti prilike, rizike i ograničenja povezana s inovacijskim procesima potpomognutima umjetnom inteligencijom.
• Osmisliti jednostavan prijedlog inovacijskog projekta uz podršku AI alata i podatkovnih uvida.
• Pokazati razumijevanje etičkih, društvenih i odgovornih načela inoviranja.

(Ishodi učenja usklađeni su s deskriptorima EQF razine 5: praktično znanje, odgovornost i samostalnost u primjeni alata i metoda.)

Na kraju ovog modula moći ćete:

• Objasniti pojam digitalnog poduzetništva i opisati kako digitalizacija utječe na moderno poslovanje i poduzetničke prilike.
• Prepoznati digitalne poduzetničke ideje prepoznavanjem problema, tržišnih potreba i tehnoloških dostignuća.
• Primijeniti alate generativne umjetne inteligencije za podršku poduzetničkoj ideaciji.

Po završetku ovog kolegija polaznici će moći:

• Pisati strukturirane akademske tekstove: Izrađivati akademske tekstove koji pokazuju logičku organizaciju i pridržavanje akademskih formata.
• Primjenjivati kritičko mišljenje: Analizirati, sintetizirati i vrednovati informacije iz više izvora kako bi se podržali koherentni argumenti utemeljeni na dokazima.
• Ispravno primjenjivati akademske konvencije. Primjenjivati formalni akademski jezik i odgovarajuću terminologiju u skladu s ustaljenim akademskim standardima.
• Pokazati digitalnu i višejezičnu pismenost: Koristiti digitalne (AI) alate za istraživanje i pisanje te po potrebi prilagođavati akademski sadržaj višejezičnoj publici.

Na kraju ovog modula bit ćete u mogućnosti:

• Objasniti temeljne pojmove programiranja kao što su varijable, tipovi podataka, kontrolne strukture, funkcije i osnovni algoritmi.
• Primijeniti računalno razmišljanje za rastavljanje problema na manje dijelove i osmišljavanje logičnih, korak-po-korak rješenja.
• Izraditi manje funkcionalne softverske projekte koji pokazuju razumijevanje temeljnih pojmova.
• Pokazati razumijevanje kako softver funkcionira i kako se pojmovi programiranja primjenjuju na praktične probleme.