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Diese Masterarbeit analysiert die Möglichkeiten der Auditierung von Künstlicher Intelligenz in der Theorie und der Praxis. Im Rahmen eines anwendungsnahen Szenarios wird mithilfe des Frameworks Avalanche ein kontinuierlich lernendes System konstruiert. Deren Gewichtswerte sowie die Änderung der Gewichte werden in einer Logdatei gespeichert. Der Verlauf der Änderungen sowie der entstehende Speicherbedarf bei variierender Hidden Layer-Zahl und Neuronenanzahl gibt Rückschlüsse über die Anwendbarkeit der betrachteten Methode. Diese Vorgehensweise ist alleinstehend nicht ausreichend für eine umfassende Auditierung, wodurch weiterführende Forschung notwendig ist.
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.
Anomaly Detection is a very acute technical problem among various business enterprises. In this thesis a combination of the Growing Neural Gas and the Generalized Matrix Learning Vector Quantization is presented as a solution based on collected theoretical and practical knowledge. The whole network is described and implemented along with references and experimental results. The proposed model is carefully documented and all the further open researching questions are stated for future investigations.
Die Intention der vorliegenden Masterarbeit liegt darin begründet, aktuell vorherrschende Einflüsse von künstlicher Intelligenz auf die Automobilbranche aufzuzeigen. Jene Einflussnahme wird ferner, bezogen auf das Marketing von Automobilen, erläutert.
Zu untersuchen gilt es im Kontext damit den deutschen Premium-Automobilmarkt, dessen wegweisende Hersteller und im Besonderen deren Kunden.
Potentiale und Risiken des Einsatzes von Marketing zur „Vermarktung“ künstlicher Intelligenz im Auto werden im Lauf der Thesis herausgearbeitet und evaluiert. Dies geschieht anhand von Recherche mittels einschlägiger Literatur, einem Experteninterview und eines Diskurses innerhalb einer repräsentativen Fokusgruppe.
Die Masterarbeit folgt zudem fortlaufend den Forschungsfragen „Inwiefern beeinflusst künstliche Intelligenz den Premium-Automobilsektor, sowie das Marketing von Fahrzeugen?" und „Welche Potentiale und auch Risiken weist Marketing über Autos, in denen KI zum Einsatz kommt, auf?“
Am Ende der Arbeit werden mögliche Antworten auf diese Fragen, basierend auf Daten, Fakten und den aktuellen Inhalten der Literatur, ergänzt durch die Antworten und Meinungen eines Experten und der Teilnehmer einer Fokusgruppe, formuliert.