006.3 künstliche Intelligenz
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Institute
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.
Im Rahmen des Projekts "Historisches Mittweida" entsteht eine virtuelle Nachbildung der Stadt Mittweida Auf Basis der Unity-Engine. Der thematische Fokus liegt auf einer spielerischen Nachbildung der Entwicklungsgeschichte der Hochschule Mittweida. Der menschliche Spieler soll dieser selbst Hand anlegen dürfen und so seine eigene, aber immer noch an die historischen Vorgaben angelehnte Version dieser Geschichte erschaffen können.
Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Erweiterung dieses Projekts um ein Multi- Agentensystem (MAS), welches die Spielwelt mit virtuellen Studenten belebt. Die virtuellen Studenten haben individuelle Fähigkeiten und Begabungen und steigern ihre Erfahrungen durch den Besuch von Lehrveranstaltungen. Die Dynamik dieser Abläufe soll spielerisch erlebbar sein. So soll der Spieler z.B. durch die Errichtung von Hochschulgebäuden und der Einstellung von Dozenten die Lehrumgebung für die Studenten aktiv gestalten. Dazu benötigt er Ressourcen, welche er aus Studiengebühren, Forschungsprojekten und anderen Quellen erhält.
Zur Abbildung des Lehrbetriebs der Hochschule Mittweida sollen Agenten in der Rolle von Studenten und Dozenten zur Interaktion miteinander befähigt werden, damit ein generalisierter Studienablauf abgebildet werden kann. Zu diesem Zweck soll zunächst ein generalisiertes Konzept dieser Agenten entwickelt werden. Dieses Konzept soll daraufhin in einem Prototypen umgesetzt werden, welcher dann auf Spielbarkeit hin evaluiert werden soll. Die abschließende Evaluation soll Rückschlüsse dazu liefern, wie der Prototyp ausbalanciert werden muss, um das Spielerlebnis und den Fluss des Spiels zu verbessern.
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.
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.
The aim of this bachelor thesis is to find out how the use of artificial intelligence, specifically the one used in combat situations, can increase the playing time or even the replay value of games in the action role-playing genre. Thereby, it focuses mainly on combat situations between a player and an artificial intelligence.
To begin with, this bachelor thesis examines the action role-playing genre in order to find a suitable definition for it. Accordingly, action role-playing games involve titles that send the player on a hero’s journey-like adventure in which they must prove their skills in combat against virtual opponents. The greatest challenge of these real-time battles comes from the required quick reflexes, skill queries and hand-eye coordination.
Next, six means of increasing the replayability of a game are explored: Experience and Nostalgia, Variety and Randomness, Goals and Completion, Difficulty, Learning, and Social Aspect. The paper then proceeds to give an explanation for the term Artificial Intelligence and examines the various methods used to create intelligent behavior as well as the general advancement of the research field. Special attention is given to the implementation methods of Finite State Machines and Behavior Trees, as they are the most widely used methods for creating behavioral patterns of virtual characters.
Finally, a study conducted as part of the bachelor thesis is described, which compares a mathematically balanced artificial intelligence with a behaviorally balanced one in terms of game performance regarding the willingness of test subjects to purchase and play through the game as well as its replay value. The thesis concludes with the findings that while the behavioral approach is more promising than the mathematical approach, a combination of the two methods ultimately leads to the best outcome. Furthermore, the study shows that the use of artificial intelligence to individualize gaming experiences is promising for the future of the gaming industry.
Neuronal gesteuerte Agenten werden über genetische Entwicklung fortgebildet und optimieren somit ihre Verhaltensweisen in einer vorgegebenen Umgebung, um entsprechende Bedürfnisse maximal zu erfüllen. Dafür wird eine statische Umgebung erstellt, in welcher zu bestimmten Zeiten gegebene Orte geöffnet haben. Für die Agenten gilt es nun herauszufinden, wie sie ihre Zeit am effektivsten Nutzen können.
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.
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.
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.