Specialization: Management of new technologies in the media 2700-M-LM-D3SPTM

After the didactic cycle, learning outcomes are as follows:

KNOWLEDGE:
1. The student has a basic knowledge of new technologies that are used in business and the media.
2. The student has knowledge of traditional and modern business models.
3. The student knows the strengths and weaknesses of the discussed technologies, as well as the opportunities and risks associated with their use.
4. The student knows the basic concepts of management science.
5. The student has knowledge of traditional and new tools used in the media
6. The student has basic knowledge of the principles of planning media events
7. The student has basic knowledge related to Artificial Intelligence
8. The student knows the basic principles of the use of tools with implemented elements of Artificial Intelligence, as well as the strengths and weaknesses associated with their use, and the associated risks

SKILLS:

1. The student understands the basic concepts of new technologies used in business and the media.
2. The student is able to independently identify business models and conduct their analysis.
3. The student uses the basic theoretical knowledge in the field of management science to analyze selected organizational processes and phenomena in the context of new technologies.
4. The student is able to plan the budget of a media event and the necessary technical means to carry out its implementation
5. The student is able to use the tools provided by Artificial Intelligence to carry out organizational and creative tasks in the media

OTHER COMPETENCES:

1. The student is able to correctly use the knowledge from the classes in practice.
2. The student has the ability to create, interpret and implement modern business models.
3. The student is able to efficiently move in the world of modern technologies, use network resources
4. The student has the ability to create, interpret and implement modern tools based on the capabilities of Artificial Intelligence

Grading
The final assessment consists of:
- Attendance at classes (2 unexcused absences are allowed);
- Preparation of a business model presentation (case study) in two-person teams (50%);
- Colloquium on the last class (50%);
- Possibility to pass, in addition to the colloquium, the work on the semester project carried out in teams (then 25% project / 25% colloquium)

To pass the course, you must obtain at least 51% of each of part
Grading scale: DST (51% -60%), DST Plus (61% -70%), DB (71% -80%), DB Plus (81% -90%), BDB (91% -100%)

lack-of

Literatura podstawowa:

Odporność organizacji: cyfryzacja, bezpieczeństwo, innowacje / redakcja naukowa Jolanta Tarapata, Jacek Woźniak, Warszawa 2022, Wydawnictwo Difin.
Technologie cyfrowe w biznesie/ redakcja naukowa: Bogdan Gregor, Dominika Kaczorowska-Spychalska, Warszawa 2020, Wydawnictwo Naukowe PWN

Biznes cyfrowy: technologie, modele, regulacje / redakcja naukowa Katarzyna Nowicka, Stanisław Łobejko, Katarzyna Nowicka, Włodzimierz Szpringer. Warszawa 2018, Oficyna wydawnicza SGH

Zarządzanie. Jak zarządzać i być zarządzanym, Jerzy Kisielnicki, Warszawa 2014, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne

Tworzenie modeli biznesowych. Podręcznik wizjonera, Alexander Osterwalder i Yves Pigneur, Gliwice 2012, Wydawnictwo Helion

Życie 3.0. Człowiek w erze sztucznej inteligencji, Tegmark Max, 2019, Prószyński Media

Superinteligencja. Scenariusze, strategie, zagrożenia, Bostrom Nick, 2021, Wydawnictwo Helion

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Tom 1, Russell Stuart Norvig Peter, 2023, Wydawnictwo Helion

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Tom 2, Russell Stuart Norvig Peter, 2023, Wydawnictwo Helion

Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja — 25 punktów widzenia, Brockman John (red.), 2020, Wydawnictwo Helion

Sztuczna inteligencja we współczesnych organizacjach. Jak autonomiczne systemy mogą wpływać na firmy, modele biznesowe i rynki? Andrzej Wodecki, 2021, Wydawnictwo Naukowe PWN

Literatura uzupełniająca:

Quantum Computing and Other Transformative Technologies, Ahmed Banafa, Published 2023 by River Publisher

Big data w zarządzaniu / Jędrzej Wieczorkowski, Iwona Chomiak-Orsa, Ilona Pawełoszek. Warszawa 2021, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne

Testowanie Pomysłów Biznesowych. Alexander Osterwalder David Bland, Biblioteka Technik Eksperymentacyjnych, Gliwice 2020, Wydawnictwo Helion

eBook Współczesne narzędzia cyfryzacji organizacji Piotr Czerwonka, Witold Bartkiewicz i Anna Pamuła, Łódź 2020, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Digital Business Models: Concepts, Models, and the Alphabet Case Study, Bernd W. Wirtz, Springer Cham 2019
Blockchain. Zaawansowane zastosowania łańcucha bloków, Imran Bashir, Gliwice 2019, Wydawnictwo Helion.

Modele biznesu w Internecie. Teoria i studia przypadków polskich firm / redakcja naukowa Tymoteusz Doligalski, Warszawa 2014, Polskie Wydawnictwo Naukowe

Information Technology for Management: Advancing Sustainable, Profitable Business Growth, Efraim Turban, Linda Volonino, Gregory Wood, 9th Edition, Wiley 2013

Prawo sztucznej inteligencji, Luigi Lai, Marek Świerczyński [red.], 2020, Wydawnictwo C.H.Beck

Homo deus. Krótka historia jutra, Harari Yuval Noah, 2018, Wydawnictwo Literackie

Broń matematycznej zagłady, O'Neil Cathy, 2017, Wydawnictwo Naukowe PWN

Nadchodzi osobliwość. Kiedy człowiek przekroczy granice biologii, Kurzweil Ray, 2018, Kurhaus Publishing

Philosophy and Theory of Artificial Intelligence, Vincent C. Müller, 2012, Springer

Risks of Artificial Intelligence,Vincent C. Müller, 2016, Chapman and Hall/CRC

Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system:

• Description of 2700-M-LM-D3SPTM in USOSweb