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  1. Fakultät für Informatik und Data Science

Lehrstuhl KI in der IT-Sicherheit

Fakultät für Informatik und Data Science

PROF. DR. MARIA LEITNER

SEKRETARIAT

Angela Saal

Telefon: 0941 943-68622

E-Mail: sekretariat.leitner@ur.de

Process Mining

Inhalte des Moduls

Process Mining als Methode • Einführung in Process Mining • Hintergrund: Petri Nets, Workflow Nets, Process Trees • Methodik und Herausforderungen • Event Logs (zB. Extensible Event Stream (XES) Standard) Process Discovery Algorithmen • Alpha Algorithmus • Genetic Mining • Inductive Mining • Region-based Mining Weitere Perspektiven • Conformance Checking • Organizational Mining Werkzeuge des Process Mining

Qualifikationsziele

Nach dem erfolgreichen Abschluss dieses Moduls haben Studierende einen umfassenden Einblick in Methodik und Nutzung von Process Mining Techniken erhalten. Sie kennen und verstehen verschiedene Algorithmen der Prozesserkennung (Process Discovery) und können diese direkt anwenden. Die Studierende können einschätzen welche Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt werden können. Sie kennen verschiedene Werkzeuge, die Process Mining ermöglichen. Nach Absolvierung des Moduls wissen Studierende wie sie Process Mining im Unternehmenskontext einsetzen können und für bestimmte Fragestellungen als Analysetechnik nutzen können. In der Übung werden die Inhalte der Vorlesungen mit Beispielen vertieft, so dass die Studierenden die Algorithmen und Techniken des Process Mining selbst durchführen oder mit Hilfe von Werkzeugen praktisch anwenden können.


  1. Fakultät für Informatik und Data Science

Lehrstuhl KI in der IT-Sicherheit

Fakultät für Informatik und Data Science

PROF. DR. MARIA LEITNER

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Angela Saal

Telefon: 0941 943-68622

E-Mail: sekretariat.leitner@ur.de