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Zukunftstrend: Smart Life
(2017)
Die vorliegende Bachelorthesis widmet sich der Untersuchung, wie die Digitalisierung und die daraus resultierenden intelligenten Objekte den Umgang mit Medien und technischen Geräten in unterschiedlichen Lebenssituationen verändern. Mittels einer allgemeinen Analyse der Digitalisierung und des Trendmanagements wird dem Leser Einblick in unterschiedliche Bereiche gewährt, in welchen intelligente Technologien zum Einsatz kommen. Des Weiteren bietet diese Arbeit Antwortmöglichkeiten auf die Fragen, welche Zielgruppe von intelligenten Technologien angesprochen werden soll, in welcher Relation der Begriff Lifestlyle zu diesem Thema steht, welche Chancen und Risiken von diesen neuen Produkten ausgehen und wie groß die entgegengebrachte Akzeptanz dieser Technologien ist. Darüber hinaus bekommt der Leser Einsicht in ein Praxisbeispiel und erfährt abschließend, welche Erfolgsfaktoren, Handlungsempfehlungen und Zukunftsaussichten resultieren.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit Objekterkennung im Kontext des maschinellen Lernens. Analysiert werden zwei Kategorie Algorithmen R-CNN und YOLO von Objekterkennung. Mit Matlab werden der offizielle Code durchführen, um darin einiges Objekt zu erkennen. Verschiedene Algorithmen haben unterschiedlichen Prinzipien und Prozesse. Nach Läufen können sie bei viele Bereiche verglichen und bewertet worden. Die Ergebnisse zeigten die Genauigkeit usw. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden 3 verschiedenen Algorithmus getestet, um der Objekterkennungsfähigkeit der drei Algorithmen für denselben Datensatz unter derselben Betriebsumgebung zu vergleichen.
Im Rahmen der Arbeit wurde untersucht, welche neuen Möglichkeiten Künstliche Intelligenz (KI) bezüglich der bei Phishing-Angriffen verwendeten Taktiken, Techniken und Werkzeuge bietet. Die Nutzung von KI-gestützten Phishing-Angriffen wird praxisnah beschrieben. Unter diesem Aspekt wurden aktuelle KI‘s betrachtet, insbesondere ChatGPT. Daraufhin wurde analysiert, inwiefern diese den Prozess des Phishing oder Teilaspekte davon vereinfachen beziehungsweise erleichtern. Die Ergebnisse wurden diskutiert, um ein besseres Verständnis dafür zu schaffen, wie künstliche Intelligenz den Phishing-Angriffen neue Angriffsvektoren hinzufügt. Die rechtliche oder ethische Bewertung von KI im Zusammenhang mit Phishing wurde nicht behandelt. Zudem geht die Arbeit ebenfalls nicht auf die Entwicklung oder Implementierung spezifischer Abwehrmaßnahmen ein.
Die vorliegende Bachelorarbeit widmet sich dem Thema des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz bei Sportveranstaltungen. Es wird dabei auf die Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in den unterschiedlichen Phasen einer professionellen Sportveranstaltung eingegangen und der Nutzen gegenüber Zuschauern von professionellen Sportveranstaltungen untersucht. In der literaturbasierten Analyse werden die Potentiale und Grenzen auf Basis von drei theoretischen Diskussionselementen herausgearbeitet:
(1) Erlebniswelten von Sportveranstaltungen,
(2) Dienstleistungseigenschaften von Sportveranstaltungen und
(3) Zielgruppen von Sportveranstaltungen sowie deren Motive und Beschränkungen.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Evaluierung des Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Frameworks OpenPose. Dazu wird die Forschungsfrage gestellt, bis zu welcher Pixelgröße ein Mensch allgemein von dem System mit einer Sicherheit von über 50% richtig detektiert und dargestellt wird. Um die Forschungsfrage zu beantworten ist eine Studie mit sieben Probanden durchgeführt wurden. Aus der Datenerhebung geht hervor, dass der gesuchte Confidence Value zwischen 110px und 150px Körpergröße in von Menschen digitalen Bildern erreicht wird.
Theorie: Künstliche Intelligenz gewinnt zunehmend an Bedeutung in verschiedenen Branchen, darunter auch in den Medien. Infolgedessen hat sie bereits Einzug in den Journalismus gehalten und manifestiert sich im Arbeitsalltag von Redaktionen. Jedoch birgt dieses Thema nicht nur Potenziale für Effizienzsteigerung und innovative Berichterstattung, sondern bringt auch rechtliche und ethische Herausforderungen mit sich. Diese Entwicklung wird in der vorliegenden Arbeit am konkreten Beispiel der Redaktion des „WochenEnd-Spiegels" in Chemnitz veranschaulicht. Methode: Die angewandte Methode basiert auf einer explorativen Studie, die durch vier qualitative Experteninterviews durchgeführt wird. Die Datenerhebung und -auswertung erfolgen mithilfe leitfadengestützter Experteninterviews. Die qualitative Herangehensweise ermöglicht eine eingehende Analyse der Erfahrungen und Meinungen der Experten in Bezug auf den Einsatz von KI in der redaktionellen Arbeit des „WochenEndSpiegels". Ergebnisse: Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass optimiert Arbeitsabläufe eine verstärkte Konzentration auf kreative Aspekte ermöglichen und die Analyse großer Datenmengen erleichtern. Trotz dieser Chancen wird betont, dass der Einsatz von KI eine ausgewogene Anpassung an ethische Standards erfordert, kontinuierliche Schulungen der Redakteure und klare rechtliche Regelungen. Ausblick: KI kann die Kreativität in der redaktionellen Arbeit unterstützen. Es wird empfohlen, dass Medienorganisationen sich ganzheitlich auf den Einsatz von KI vorbereiten, um die Chancen zu nutzen und gleichzeitig journalistische Grundprinzipien zu wahren. Der Einsatz von KI wird als dynamischer Prozess betrachtet, der kontinuierliche Anpassungen erfordert, um die Potenziale zu nutzen und gleichzeitig journalistische Standards aufrechtzuerhalten.
Potenziale von Big Data und künstlicher Intelligenz zur
Optimierung von Geschäftsprozessen im Handel
(2022)
Die Digitalisierung und dahingehend ihr Technologien Big Data und künstliche Intelligenz bringen frischen Wind in Handelsunternehmen. Sie können durch die Technologien neue Grenzen in der Effektivität und Effizienz bestehender Prozesse setzen. Darum sollten Unternehmen diese Potenziale ausschöpfen. Ziel dieser Arbeit ist diese Potenziale zu erkennen und anhand eines Praxisbeispiels darzustellen. Daraus resultiert die Forschungsfrage: Wie können Unternehmen im Online-Handel Big Data- und künstliche Intelligenzen anwenden, um Prozesse nachhaltig und langfristig zu optimieren? Spezifisch wurde in dieser Ausarbeitung das Potenzial gefunden, die Kundenkommunikation durch eine künstliche Intelligenz zu besetzen, Teile des Logistikmanagements zu übernehmen und den Retourenprozess effizienter und effektiver zu machen. Somit könnten Unternehmen mit dem Einsatz der Technologien,
Kundenzufriedenheit, Umsätze und Gewinne steigern und die
Bearbeitungsgeschwindigkeit und den Retourenprozess von dem Anruf bis hin zu der gewünschten Form der Rückerstattung kürzen
In this work, we identify similarities between Adversarial Examples and Counterfactual Explanations, extend already stated differences from previous works to other fields of AI such as dimensionality, transferability etc. and try to observe these similarities and differences in different classifier with tabular and image data. We note that this topic is an open discussion and the work here isn’t definite and canbe further extended or modified in the future, if new discoveries found.
In dieser Bachelorarbeit soll festgestellt werden, ob die Erkennung von KFZ-Kennzeichen mittels künstlicher Intelligenz insoweit möglich ist, dass eine digitale Manipulation derer, im Anschluss denkbar ist. Dazu werden zunächst äußerliche Eigenschaften von KFZ-Kennzeichen ausgearbeitet und herkömmliche Kamerasysteme vorgestellt. Anschließend wird eine Anwendung für automatisierte Kennzeichenerkennung getestet, um einzuschätzen, ob die Erkennungsfunktion die Erfolgsrate ausweist, die für eine digitale Manipulation von Nöten ist. Die Arbeit richtet sich an Personen mit Verständnis von Computern sowie der Arbeitsweise neuronaler Netze im Speziellen.