IT-Management gewinnt immer mehr an Bedeutung. Aufgrund unserer eigenen Erfahrungen sind für Probleme des IT-Managements besonders Methoden der Künstlichen Intelligenz sehr gut geeignet- diese werden auch als Soft Computing bzw. naturanaloge Verfahren bezeichnet. Diese Methoden sind relativ leicht zu verstehen, auch für Nichtinformatiker. Das Buch thematisiert die wichtigsten Bereiche des IT-Managements. In jedem Kapitel werden zu den Themen einschlägige naturanaloge Verfahren dargestellt.

IT-Management gewinnt immer mehr an Bedeutung. Längst gibt es dazu einschlägige Tools, die jedoch gewöhnlich sehr umfangreich und schwer verständlich sind. Aufgrund unserer eigenen Erfahrungen sind für Probleme des IT-Management besonders Methoden der Künstlichen Intelligenz sehr gut geeignet- diese werden auch als Soft Computing bzw. naturanaloge Verfahren bezeichnet. Diese Methoden sind relativ leicht zu verstehen, auch für Nichtinformatiker. Das Buch thematisiert die wichtigsten Bereiche des IT-Management wie Personalmanagement, Projektmanagement und Prozess- sowie Qualitätsmanagement. In jedem Kapitel werden zu den Themen einschlägige KI-Methoden dargestellt und es wird anhand von Beispielen gezeigt, wie diese speziellen Methoden erfolgreich auf Probleme des IT-Managements angewandt werden können. Nichtprogrammierer können unter besonderen Konditionen von den Autoren Shells zu den KI-Methoden erhalten, mit denen eigene Modelle konstruiert und Probleme gelöst werden können.

Vorwort
Eine großer Schritt hin zur Verbesserung des IT-Managements

Autorentext
PD Dr. Christina Klüver ist Privatdozentin für Informatik an der Universität Duisburg-Essen; Prof. Dr. Jürgen Klüver ist der Leiter der Forschungsgruppe COBASC an der gleichen Universität, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Beide arbeiten im Schwerpunkt Computerbasierte Modellierung sozialer und kognitiver Prozesse.

Inhalt
Personalmanagement durch Genetische Algorithmen Teambildungen durch Zellularautomaten Zuordnung von Führungsstilen zu Persönlichkeitstypen durch neuronale Netze Größen- und Aufwandsschätzungen durch ein Fuzzy-Expertensystem Optimierung von Zeitpuffern durch verschiedene Evolutionäre Algorithmen Bonitätsanalyse durch ein neuronales Netz Auswahl von Vorgehensmodellen durch ein neuronales Netz Auswahl von Kooperanten bei der Softwareentwicklung durch ein Boolesches Netz Optimierung der Einführung von Standards in Informationssystemen durch einen Genetischen Algorithmus