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Machine Learning als Schlüsseltechnologie für Digitalisierung: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
(2019)
Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, eine automatisierte Bildausschnittkontrolle für die Low Code Plattform Intrexx zu implementieren. Diese soll mit Hilfe eines geeigneten Künstliche Intelligenz Frameworks Gesichter in Bildern erkennen und diese anschließend ausschneiden. Die Benutzer*innen sollen die Ausschnitte außerdem noch manuell anpassen können. Die Implementierung erfolgt mittels Typescript innerhalb einer Webkomponente, um eine Verwendung innerhalb von Intrexx zu ermöglichen. Nach einem Vergleich verschiedener technologischer Ansätze hat sich Tensorflow als geeignetes KI-Framework herausgestellt. Im Rahmen einer Performance-Analyse wurden außerdem verschiedene Tensorflow-Modelle miteinander verglichen.
Das Verstehen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten stellt eine Herausforderung dar, welche den Einsatz weiterer Technologien bedarf. Vorliegende
Masterarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Wissensextraktion auf Basis von Angebotsdokumenten. Hierbei gilt die Frage zu klären, inwiefern sich diese Dokumente eignen, um Strukturen
für die Modellierung mit einem Produktkonfigurator zu lernen. Kern der Arbeit stellen die Datenaufbereitung von PDF-Dokumenten sowie das Modeling multimodal
lernender Algorithmen dar. Abgesehen von Texten werden zusätzlich Layoutinformationen für das Lernen der Strukturen genutzt. Zudem werden die Ergebnisse der
erstellten Modelle evaluiert und die Güte in Anbetracht des vorliegenden Problems
bewertet.
Mit der prototypischen Implementierung einer automatisierten Dokumentengenerierung wird demonstriert, wie das extrahierte Wissen in der Software CAS Configurator Merlin genutzt werden kann.
Im Rahmen des Forschungsprojekts Professional UX entwickelt die Hochschule Offenburg gemeinsam mit dem Softwarehaus Dr. Hornecker in Freiburg eine innovative Systemlösung, die es ermöglicht, anhand von Mimik, Stimme und Blickverlauf beim Nutzer entstehende Emotionen bei der Nutzung interaktiver Anwendungen zu erfassen und zu interpretieren. Ziel der Untersuchung ist es, Indikatoren zu identifizieren, die eine exakte Zuordnung von wahrgenommenen Reizen zu den jeweils ausgelösten Emotionen erlauben. Sobald negative Emotionen wie Ärger oder Unsicherheit auftreten, kann dieser erfasst und im Nachgang der jeweils irritierende Reiz eliminiert werden. Das Projektteam hat einen ersten Prototyp für die Professional UX Systemlösung in Form von Hard- und Software entwickelt, mit dem es möglich ist, UX-Messungen während der User Interaktion durchzuführen und automatisiert mithilfe von KI auswerten zu lassen.
Die Diskussionen über die Bedeutung und Folgen der Digitalisierung sind kaum noch überschaubar. Einig sind sich die meisten, dass Digitalisierung und die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ (sKI) sowohl „alternativlos“ wie entscheidend für die Zukunft seien. Wer bei diesen Techniken nicht an der Spitze stünde, würde wirtschaftlich abgehängt und letztlich zum Verlierer. Die erste Frage ist aber: Wer steht denn an der Spitze und ist es erstrebenswert, sich dazu zu gesellen? Die zweite Frage ist, was sich konkret an technischen Systemen hinter Schlagworten wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und autonomen Systemen verbirgt. Nicht zuletzt steht in Frage, welche Konsequenzen diese Systeme für den Einzelnen haben (können und/oder werden).
In dieser Arbeit wird untersucht, wie künstliche Intelligenz das Online-Marketing künftig beeinflussen wird und welche Chancen und Risiken dessen Einsatz in der Online-Marketing-Automation bietet. Dazu wurden zunächst Grundlagen des Online-Marketings, der Marketing-Automation, Big Data und der künstlichen Intelligenz dargelegt. Außerdem wurde ermittelt, welche Prozesse im Online-Marketing grundsätzlich automatisierbar sind und welche Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing existieren. Darüber hinaus erfolgte eine Analyse des Potenzials von künstlicher Intelligenz für das Online-Marketing innerhalb der Marketing-Automation. Dabei wurde der Status Quo untersucht, sowie Praxisbeispiele der erfolgreichen Anwendung von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing aufgezeigt. Anschließend wurden die Chancen und Risiken näher beleuchtet. Auf Basis der Erkenntnisse und mehreren Expertenmeinungen wurde außerdem eine Prognose für den künftigen Einsatz von künstlicher Intelligenz im Online-Marketing gestellt.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei der großen Schlüsseltechnologien zur Automatisierung intelligenten Verhaltens mit einer großen Anzahl von Anwendungsbereichen. Neben dem Einsatz von Servicerobotern, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Suchmaschinen erschließen sich nach und nach weitere Einsatzfelder dieser jungen Wissenschaft. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, zu prüfen, ob ein beispielhaftes Problem aus der IT-Security für die Bearbeitung durch maschinelle Lernverfahren geeignet ist, ein entsprechendes Open-Source Toolkit, das JMLT (Java Machine Learning Toolkit) zu dessen Bearbeitung zu entwickeln und mit diesem das Problem zu bearbeiten und die erhaltenen Ergebnisse auszuwerten, um letztendlich die Beantwortung der Eingangsfrage zu verifizieren.
Mit dieser Arbeit entsteht ein frei zugängliches, umfangreiches Open-Source Toolkit, dass jedem Interessierten zur freien Verfügung gestellt wird. Dieses bietet eine ganze Palette an Möglichkeiten, Daten zu verarbeiten, zu modifizieren, mit verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens zu bearbeiten und die Ergebnisse grafisch anzuzeigen. Die Mächtigkeit dieses Toolkits wird sich im Laufe dieser Arbeit ergeben. Zur Verwendung sind grundlegende Java-Kenntnisse notwendig.
Das Ziel dieser Arbeit ist es eine Reihe an Informationen und Erfahrungen zur Verfügung zu stellen, um es der Hochschule Offenburg zu ermöglichen, den Zumi-Roboter für pädagogische Zwecke, speziell für den neu angebotenen Studiengang „Angewandte Künstliche Intelligenz“, einzusetzen. Sie umfasst die Analyse der verbauten Komponenten, Aufschluss über die Bedienoberflächen, die Handhabung des Roboters und Erfahrungsberichte über das Programmieren mit Zumi. Ebenfalls wurden zwei Vorführprogramme konzipiert, welche an Infotagen zur Promotion der Hochschule eingesetzt werden können. Den größten Teil der Arbeit umschließt eine voll ausgearbeitete Laboraufgabe, welche in kommenden Semestern für den bereits angesprochenen Studiengang zum Einsatz kommen und gegen Ende der Arbeit im Detail erläutert wird.
Es wurden verschiedenste Versuche durchgeführt, um die Komponenten zu analysieren und um deren Genauigkeit, Funktionsweise und Verlässlichkeit bewerten zu können.
Due to the increasing aging of the population, the number of elderly people requiring care is growing in most European countries. However, the number of caregivers working in nursing homes and on daily care services is declining in countries like Germany or Italy. This limits the time for interpersonal communication. Furthermore, as a result of the Covid-19 pandemic, social distancing during contact restrictions became more important, causing an additional reduction of personal interaction. This social isolation can strongly increase emotional stress. Robotic assistance could contribute to addressing this challenge on three levels: (1) supporting caregivers to respond individually to the needs of patients and residents in nursing homes; (2) observing patients’ health and emotional state; (3) complying with high hygiene standards and minimizing human contact if required. To further the research on emotional aspects and the acceptance of robotic assistance in care, we conducted two studies where elderly participants interacted with the social robot Misa. Facial expression and voice analysis were used to identify and measure the emotional state of the participants during the interaction. While interpersonal contact plays a major role in elderly care, the findings reveal that robotic assistance generates added value for both caregivers and patients and that they show emotions while interacting with them.