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Keiner schaut mehr Fernsehen. Die Benutzung von Videostreaming ist beim Großteil der digital vertrauten Bevölkerung in Fleisch und Blut übergegangen und erstreckt sich über den gesamten Globus. Die Giganten der Streaming-Anbieter sind YouTube, Amazon und Netflix und sie sind dem Modell des Fernsehens meilenweit voraus. Mit komplex verstrickten Algorithmen sollen uns, den Nutzern, die Inhalte geboten werden, die uns dazu bringen, noch mehr zu konsumieren. Wie weit und auf welche Weise muss ein System entwickelt sein, um jedem Nutzer Inhalte anzubieten, die unheimlich oder faszinierende Weise auf uns zugeschnitten sind?
Das Ziel dieser Forschung ist es, das System der Vorschläge von Netflix auf die Qualität, Passgenauigkeit und Effizienz im Hinblick auf Präferenzen und Bedürfnisse zu bestimmen, die die Nutzer in Verbindung mit Netflix aufweisen.
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden innerhalb einer mehrteiligen, iterativen Meinungsumfrage Bewertungen von Vorschlägen von Freunden, Bekannten und Familie mit den Vorschlägen von Netflix in den Zusammenhang mit dem eigenen Filmgeschmack, Präferenzen, Nutzung des Accounts und Verhalten beim Streaming gebracht. Dabei wurde bestätigt, dass die Vorschläge von Netflix stärker zum Filmgeschmack passen, hierbei jedoch Differenzierungen bei der Popularität und Unterhaltsamkeit des Vorschlags zu beobachten sind. Des Weiteren zeigte die empirische Untersuchung auf, dass verhaltenspsychologische und sozialwissenschaftliche Aspekte Einflüsse auf die Effizienz einer künstlichen Intelligenz haben und noch nicht voll ständig in die Optimierung in das System der Netflix Vorschläge eingeflossen sind.
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.
In dieser Arbeit soll festgestellt werden, wie die künstliche Intelligenz als Schadsoftware funktioniert. Unter anderem werden das Cyber-Angriff-Modell und das IT-Sicherheitsprozess vom Bundesamt für Informationstechnik und Sicherheit vorgestellt. Anschließend werden die mit der automatisierten Malware einhergehenden Sicherheitsrisiken und die Auswirkung der künstlichen Intelligenz als Schadsoftware auf das Cyber-Angriff-Modell und das IT-Sicherheitsprozess überprüft.
Künstliche Intelligenz im HR-Management unter
Betrachtung von Corporate Digital Responsibility
(2020)
Diese Arbeit befasst sich mit dem effizienten Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management, wobei insbesondere die externe, wie auch interne Personalbeschaffung tiefergehend betrachtet wird. Vorgestellt werden außerdem damit verbundene Herausforderungen in Bezug auf den Schutz personenbezogener Daten. Nachfolgend wird im Rahmen einer Corporate Digitale Responsibility Strategie erarbeitet, wie ein fairer digitaler Datenaustausch zwischen Unternehmen, sowie deren potenziellen Kandidaten und internen Mitarbeitern ermöglicht werden kann.
StyleGAN2: Eine Analyse und dessen Übertragbarkeit auf die
Erzeugung synthetischerGanzkörperbilder
(2020)
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Analyse der künstlichen Intelligenz Style-GAN2. Dabei richtet sich der Fokus zuerst auf den Aufbau von StyleGAN und im weiteren Verlauf auf die Weiterentwicklung StyleGAN2. Mit StyleGAN2 lassen sich fotorealistische Bilder von nicht existierenden Menschen, Tieren oder anderen Objekten erzeugen, z. B. menschliche Porträts, Katzen, Autos, Pferde und Kirchen. Bisher haben sich nur wenige Arbeiten mit der Erzeugung fotorealistischer Ganzkörperbilder von nicht existierenden Menschen auseinandergesetzt. Aus diesem Grund liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Erzeugung synthetischer Ganzkörperbilder mit StyleGAN2. Diesbezüglich werden aus verschiedenen Arbeiten ideale Datensatz-, Bild- und Modelmerkmale abgeleitet und eine Vorgehensweise zur Erzeugung eines idealen Bilddatensatzes erläutert. Dieser Bilddatensatz wird zum Trainieren von StyleGAN2 benötigt. In einer Schritt für Schritt Anleitung wird das genaue Vorgehen zum Trainieren und Erzeugen synthetischer Ganzkörperbilder mit StyleGAN2 erklärt. Die vorliegende Arbeit soll als Anleitung zum Erzeugen synthetischer Ganzkörperbilder mit
StyleGAN2 dienen. Diese kann für verschiedene Bereiche genutzt werden, z. B. für den ECommerce, die Filmindustrie oder zur Bekämpfung von Straftaten.
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.
Roboter werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt.In dieser Arbeit werden die Roboter in den wichtigsten Forschungsbereichen ausführlich vorgestellt und ihre Funktionen, technischen Hauptindikatoren sowie Vor- und
Nachteile verglichen und beschrieben. Darüber hinaus werden auch die praktischen Technologien wie Navigation, SLAM und automatische Hindernisvermeidung analysiert. Abschließend wird die zukünftige Entwicklung von medizinischen Robotern in der Zusammenarbeit mit mehreren Robotern und künstlicher Intelligenz erörtert.