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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.
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.
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.
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.
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 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.
Die Bachelorarbeit erläutert, was Deepfakes sind und inwiefern solche, unter Zuhilfenahme von maschinellem Lernen erzeugten, Bild- und Videomanipulationen in juristischen Zusammenhängen in Erscheinung treten oder Einfluss auf Vorgänge im Bereich des Rechtsverkehrs haben können. Dies wird unter anderem anhand dreier ausgewählter Szenarien verdeutlicht.
Die Bachelorarbeit untersucht den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf das Kaufverhalten in der Modeindustrie. Ziel ist es, die Faktoren zu identifizieren, die die Akzeptanz von KI-gestützten Technologien beeinflussen. Basierend auf einer umfangreichen Literaturanalyse wurden verschiedene Einflussfaktoren identifiziert, darunter wahrgenommene Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Faktoren einen signifikanten Einfluss auf die Einstellung der Verbraucher und ihre Bereitschaft zur Nutzung von KI haben. Die Arbeit hebt hervor, wie Unternehmen diese Erkenntnisse nutzen können, um KI effektiv in ihre Marketingstrategie zu integrieren und die Vorteile zu maximieren.
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.