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Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education : A Guide for Students and Lecturers

Titelangaben

Gimpel, Henner ; Hall, Kristina ; Decker, Stefan ; Eymann, Torsten ; Lämmermann, Luis ; Mädche, Alexander ; Röglinger, Maximilian ; Ruiner, Caroline ; Schoch, Manfred ; Schoop, Mareike ; Urbach, Nils ; Vandirk, Steffen:
Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education : A Guide for Students and Lecturers.
Hohenheim , 2023 . - 46 S. - (Hohenheim Discussion Papers in Business, Economics and Social Sciences ; 2023,02 )

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
Projektgruppe WI Digital Society
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Weitere Angaben

Publikationsform: Working paper, Diskussionspapier
Zusätzliche Informationen: Whitepaper
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft - Univ.-Prof. Dr. Torsten Eymann
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Projektgruppe Wirtschaftsinformatik der Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 13 Apr 2023 06:46
Letzte Änderung: 13 Apr 2023 06:46
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/75892