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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 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.
Die fortschreitende Digitalisierung stellt Ermittlungs- und Strafverfolgungsbehörden vor große Herausforderungen. Die steigenden Datenmengen sind insbesondere für die Aufklärung von Delikten wie der Kinderpornografie ein Problem, da große Datenbestände manuell gesichtet werden müssen. Um Herr der Lage zu bleiben, müssen neue Ermittlungsansätze eingeführt werden, die sich technisch unterstützender Werkzeuge wie KI bedienen. Zielen solche Hilfsmittel heute auf die Reduktion der händisch zu analysierenden Materialien ab. Bisher fehlt eine semantische Betrachtungsmöglichkeit der kinderpornografischen Inhalte, um Bild- und Videomaterialien einer Aufnahmeserie zuordnen zu können. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Konzeption der semantischen Analyse kinderpornografischer Materialien.
Im Projekt „HoWa-innovativ“ ist ein Demonstrator eines neuartigen niederschlagsbasierten Hochwasserfrühwarnsystems
unter Verwendung von Dämpfungsdaten kommerzieller Mobilfunknetze entwickelt worden. Dabei sind Daten einer weltweit vorhandenen Infrastruktur durch künstliche Intelligenz (KI) opportunistisch für eine völlig neue Anwendung, hier für die Daseinsvorsorge, in Wert gesetzt worden.
In der folgenden Ausarbeitung wird erläutert welchen Einfluss künstliche Intelligenz im Bereich Customer-Relationship-Management auf das Onlinebusiness hat und wie sie genutzt wird. Des Weiteren werden die Eigenschaften des CRM dargestellt und welche Chancen sich durch die Technologie der künstlichen Intelligenz ergeben. In einem Beispiel wird verdeutlicht wie Amazon die künstliche Intelligenz im CRM nutzt.
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.
Der nächste große Wandel der Medienbranche : Mensch gegen Maschine im Bereich der Content-Kreation
(2018)
Das Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, inwiefern die Technologien der künstlichen Intelligenz die Medienbranche im Bezug auf kreative Content-Kreation verändern werden. Dabei wird die historische Entwicklung automatischer Content-Genierung betrachtet und es werden aktuelle Anwendungspotentiale der Technologie in der Medienbranche untersucht. Zusätzlich ist ein Experiment zur Feststellung der Akzeptanz der Konsumenten und der Qualtität von automatisch generiertem Content durchgeführt worden. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass künstliche Intelligenz in bestimmten Sektoren der Medienbranche als disruptive Technologie auftreten wird und in anderen Bereichen eine unterstützende Funktion einnehmen wird.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Analyse der Verbindungen zur Blockchain-Technologie und der künstlichen Intelligenz. Das Hauptziel ist, neue Bereiche der beiden Technologien zu beschreiben und zu erklären. Zuerst werden inhaltliche Fragen und Erklärungen für ein besseres Verständnis der beiden Technologien erläutert. Des Weiteren werden gemeinsame Einsatzszenarien, sowie dessen Realisierung betrachtet. Zuletzt werden Vor- und Nachteile, sowie eine Zukunftsprognose der Blockchain-Technologie und der künstlichen Intelligenz aufgestellt.
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.
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.
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.
In dieser Arbeit wird mittels eines qualitativen Vergleichs untersucht, ob KI-basierte Modeling-Gitarrenverstärker in der Lage sind, einen Röhrenverstärker klanglich exakt zu emulieren. Dazu werden Emulationen von zwei verschiedenen Röhrenverstärkern erstellt, um diese, als auch die Röhrenverstärker mit denselben Stimuli eines Gitarrensignals zu speisen. Aus den Signalen soll ein Differenzsignal gebildet werden, welches lediglich Signalanteile beinhaltet, in welchem sich Röhrenverstärker und Emulation unterscheiden. Die Signale werden hinsichtlich der Parameter Dynamik, Spektralverhalten und Timbre auf Unterschiede untersucht. Die Resultate werden analysiert und es wird gezeigt, dass minimale messbare Unterschiede existieren und worin diese liegen.