Dieser Kurs beschäftigt sich mit der Rechnungslegung von Konzernen und liefert die Grundlagen für den konkreten Anwendungsfall beispielsweise in der Wirtschaftsprüfung. Zunächst wird das Erfordernis einer separaten Konzernrechnungslegung erläutert und die grundlegende Struktur dargelegt. Dies wird schließlich im Kontext der internationalen Rechnungslegungsstandards IAS/IFRS beleuchtet.

Im Weiteren zeigt der Kurs das Zusammenspiel zwischen Konzern und Konzernunternehmen auf und grenzt die Begrifflichkeiten voneinander ab. In diesem Zusammenhang wird auch die Notwendigkeit einer Konzernrechnungslegungs- und Konsolidierungspflicht deutlich gemacht, auch im Kontext internationaler Rechnungslegungsstandards sowie möglicher Ausnahmefälle.

Der Konsolidierung wird im Rahmen dieses Kurses besondere Bedeutung beigemessen. Die Studierenden lernen die verschiedenen Aspekte der Konsolidierung kennen (u.a. Kapitalkonsolidierung und Schuldenkonsolidierung) und diese auch anzuwenden.

Zudem werden spezielle Elemente des Konzernabschlusses wie Kapitalflussrechnung, Eigenkapitalspiegel sowie Segmentberichterstattung erläutert und vor dem Hintergrund der internationalen Rechnungslegung beleuchtet.

Als Abschluss des Kurses werden die Rolle des Konzernanhangs sowie des Konzernlageberichts und konkrete Anwendungsfälle behandelt.

1. Grundlagen der Rechnungslegung in Konzernen
   1. Erfordernis einer besonderen Konzernrechnungslegung
   2. Grundlagen der Internationalen Rechnungslegung nach IAS/IFRS
   3. Konzernabschluss nach internationalen Rechnungslegungsstandards
   4. Konzeption der Konzernrechnungslegung
2. Pflicht zur Konzernrechnungslegung und Abgrenzung des Konsolidierungskreises
   1. Konzern und Konzernunternehmen
   2. Befreiung von der Konzernrechnungslegungs- sowie von der Konsolidierungspflicht
   3. Verlust der Beherrschung
   4. Konzernrechnungslegungs- und Konsolidierungspflicht
3. Grundlagen der Konsolidierung – Erstkonsolidierung
   1. Kapitalkonsolidierung
   2. Die Perspektiven des erwerbenden und des erworbenen Unternehmens
   3. Der Erwerbszeitpunkt
   4. Goodwill und nicht beherrschende Anteile
   5. Buchhalterische Abbildung
4. Grundlagen der Konsolidierung – Folgekonsolidierung
   1. Konsolidierungstechniken
   2. Eigenkapitalkonsolidierung und Schuldenkonsolidierung
   3. Konzerngewinn-und-Verlust-Rechnung
   4. Nicht beherrschende Anteile
   5. Goodwill Impairment
   6. Umrechnung von Einzelabschlüssen ausländischer Tochterunternehmen
   7. Steuerlatenzen im Konzern
5. Grundlagen der Konsolidierung – assoziierte Unternehmen, Joint Arrangements und Entkonsolidierung
   1. Grundlegende Informationen
   2. Bewertungen von Beteiligungen nach der Equity-Methode
   3. Grundlegende Informationen zu Joint Ventures und Joint Operations
   4. Entkonsolidierung
   5. Beispiel eines gescheiterten Unternehmenszusammenschlusses
   6. Spezielle Bestandteile des Konzernabschlusses
6. Konzernanhang und Konzernlagebericht
   1. Konzernanhang
   2. Konzernanlagengitter
   3. Wesen und Funktion des Konzernlageberichts sowie dessen Gliederung und Inhalt
   4. Der Konzernlagebericht im internationalen Kontext

Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklunge
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bemerkenswerte Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
   3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
4. Natural Language Processing (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Daten vektorisieren
   4. Fortschrittliche NLP-Modelle
5. Computer Vision
   1. Einführung in Computer Vision
   2. Bilddarstellung und -Geometrie
   3. Feature Engineering
   4. Semantische Segmentierung
   5. Techniken zur Bildgenerierung