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Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Anwendung der Transformer-Architektur bei der Entwicklung eines Chatbots für die Auskunft von Studieninformationen. Sie bietet eine gründliche Einführung in Chatbots, deren Funktionsweise und Klassifikation sowie in die Grundlagen neuronaler Netzwerke, Deep Learning und Natural Language Processing. Insbesondere die Transformer-Architektur und ihre Hauptkomponenten werden eingehend analysiert. Im Zuge dessen werden auch aktuelle Forschungen im Bereich Large Language Models und Fine-Tuning berücksichtigt.
Im praktischen Teil erfolgt die Darstellung der Konzeption, Implementierung und Evaluierung eines Chatbots für die Studienauskunft. Der erstellte Chatbot nutzt eine semantische Suche in Kombination mit einem Large Language Model, was sich als attraktive Alternative zu herkömmlichen Chatbots erweist. Zwar ist der aktuelle Entwicklungsstand des Chatbots noch nicht für die produktive Nutzung geeignet, dennoch zeigt er Potenzial für vielfältige Einsatzmöglichkeiten bei fortlaufender Entwicklung.
Die Arbeit schließt mit einer Diskussion ethischer Aspekte und zeigt zukünftige Forschungsmöglichkeiten auf. Die erzielten Erkenntnisse könnten für eine Vielzahl von Kontexten relevant sein und einen signifikanten Beitrag zur Entwicklung effizienter und genauer Informationsabfragesysteme leisten.
Dieses Fachbuch gibt einen vertieften Einblick in das dynamische Verhalten von thermoaktiven Bauteilsystemen. Es wird eine neu entwickelte und vielfach erprobte, selbstlernende und vorausschauende TABS-Steuerung vorgestellt. Dazu wird auf die Erfordernisse einer effektiven TABS-Steuerung eingegangen und die Grundlagen und Funktionsweise der neu entwickelten AMLR-Steuerung erläutert. Anhand mehrerer Anwendungsbeispiele wird die Umsetzung in die bauliche Praxis erläutert und mit Hilfe von umfangreichen Messergebnissen die Funktion der neuen AMLR-Steuerung nachgewiesen. Abschließend werden Empfehlungen für die Anwendung von AMLR in der baulichen TABS-Praxis hinsichtlich Anlagenhydraulik und Umsetzung in der Gebäudeautomation gegeben.
Sollen soziale Roboter Teil unserer Gesellschaft werden?
Eingebettet in eine spannende Kriminalgeschichte vermittelt der Wissenschaftscomic von Oliver Korn und Jonas Grund den aktuellen Stand und Ausblick der Wissenschaft auf Social Robots.
Die Geschichte spielt in der nahen Zukunft: In einem internationalen Projekt erforschen Wissenschaftler die Anforderungen an soziale Roboter für den Gesundheitsbereich. Kurz bevor der Prototyp eines Pflegeroboters in einer Feldstudie zum Einsatz kommt, verschwindet er spurlos. In ihrem ersten großen Fall begibt sich die junge Kommissarin Kira auf eine Reise in die Welt der Wissenschaft. Dabei lernt sie viel über soziale Roboter, KI und die Welt internationaler wissenschaftlicher Kooperationen. Immer wieder kommen kritische Stimmen zu Wort: Anti-Roboter-Aktivisten protestieren gegen Automatisierung und ein Schwinden von Menschlichkeit und Empathie. Selbst in der Familie der Kommissarin wird die mögliche Pflege älterer Menschen durch Roboter kontrovers diskutiert.
Übergreifendes Ziel ist es, über alle Altersstufen hinweg Wissen aufzubauen, damit die Vor- und Nachteile dieser neuen Technologien kontrovers, aber kenntnisreich diskutiert werden können. „Soziale Roboter – ein Science Comic“ ist ein Beitrag zu einer informierten Diskussion in den Feldern Robotik, künstliche Intelligenz, Ethik und Politik und damit auch als Lehr- und Lernmittel geeignet.
Der Comic wurde für Jugendliche und Erwachsene konzipiert und gestaltet. Insbesondere aber für jene, die bisher kaum in Berührung mit sozialen Robotern und künstlicher Intelligenz gekommen sind. Eine weitere Zielgruppe sind im Gesundheitswesen tätige Personen, denn die Betreuung und Pflege älterer Menschen gelten als einer der zukünftig wichtigsten Anwendungsbereiche für soziale Roboter.
DINA4 Hochformat, Hardcover Fadenheftung, erschienen in Deutsch und Englisch. Herausgegeben im Selbstverlag Affective & Cognitive Institute (ACI), Hochschule Offenburg
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.
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.
Seit 1997 finden jährlich Weltmeisterschaften im Roboterfußball statt. Das Ziel ist es dabei, bis 2050 eine Mannschaft aus Robotern zu stellen, die gegen den menschlichen Fußballweltmeister gewinnt. Dazu müssen die Roboter in der Lage sein, das Verhalten ihrer menschlichen Gegner einzuschätzen und ihre Entscheidungen vorauszuahnen. Während die gängigen Verfahren zur Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen in der Regel auf rationalen Entscheidungen nach der Entscheidungstheorie basieren, zeigt sich, dass menschliches Entscheiden teilweise nicht dieser Rationalität folgt. Daniel Kahneman und Amos Tversky zeigten das in vielen Studien und entwickelten daraus die bekannte Prospect Theory für die Kahneman 2002 den Wirtschaftsnobelpreis erhielt. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Extended Behavior Networks (EBNs) auf einfache Weise erweitert werden können, um menschliches Entscheidungsverhalten auch in Situationen reproduzieren zu können, die von der rationalen Entscheidungstheorie abweichen.
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.
Machine Learning als Schlüsseltechnologie für Digitalisierung: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
(2019)
Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick.
Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern.
Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen.
Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt.
Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten.
Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung.
Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen.
Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen.
Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.
Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt unser Leben immer stärker. Studierende werden im Alltag und an Hochschulen zunehmend mit KI-Anwendungen konfrontiert. An der Hochschule Offenburg werden deshalb KI-bezogene Lehrangebote curricular verankert, um Studierende im Erwerb von KI-Kompetenz zu unterstützen.
Der Beitrag stellt ein Konzept für die Entwicklung von Lehrveranstaltungen nach der Idee des pädagogischen Makings zur Förderung von KI-Kompetenz in der Hochschullehre vor. Konkretisiert wird das Konzept anhand eines Moduls zum Thema Chatbots, dessen Lehrinhalte interdisziplinär aus verschiedenen Perspektiven ausgearbeitet werden.
KI-gestützte Cyberangriffe
(2023)
Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Insbesondere Technologien wie Large Language Models (LLMs) machen KI-Technologie innerhalb kurzer Zeit zugänglich für die Allgemeinheit. Die Generierung von Text, Bild und Sprache durch künstliche Intelligenz erzielt innerhalb kurzer Zeit gute Ergebnisse. Parallel zu dieser Entwicklung hat die Cyberkriminalität in den vergangenen Jahren im Bereich der KI zugenommen. Cyberangriffe verursachen im Zuge der Digitalisierung größeren Schaden und Angriffe entwickeln sich kontinuierlich weiter, um bestehende Schutzmaßnahmen zu umgehen.
Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Themengebiet KI-gestützte Cyberangriffe. Sie präsentiert aktuelle KI-gestützte Cyberangriffsmodelle und analysiert, inwiefern diese für Anfänger*innen in der Cyberkriminalität zugänglich sind.
Mit der Corona-Krise ist die digitale Bildung sehr stark in den Vordergrund gerückt. damit einhergehend wurde verstärkt E-Learning eingesetzt. Meistens wurde allerdings das volle Potenzial von E-Learning Plattformen nicht genutzt. Häufig wurden solche Systeme als Dateiablagen, Wissensdatenbanken oder nur für die Kollaboration Fähigkeiten benutzt. Aber darüber hinaus besitzen E-Learning Plattformen die Fähigkeit, eine Learning-Experience für die Lernenden zu erzeugen.
Diese Thesis beschäftigt sich mit KI-basierten Empfehlungssystemen im E-Learning Bereich. Dabei werden wissenschaftliche Arbeiten anhand der Methodik analysiert, welche Programmiersprachen, Algorithmen und Bibliotheken verwendet werden. Abhängig davon werden verschiedene prototypische Empfehlungsprogramme erstellt, wobei verschiedene Algorithmen ausprobiert werden. Diese Algorithmen werden bereinigte Tabellendateien verarbeiten, welche zuvor aus Moodle generiert werden. Dadurch sollen dann konkrete Empfehlungen erzeugt werden, die anschließend evaluiert und bewertet werden. Anschließend wird ein Fazit gezogen, worauf unter anderem auf die Probleme der verschiedenen Algorithmen hingewiesen wird und in welcher Hinsicht man das Empfehlungssystem verbessern könnte.
Intelligentes Data Governance und Data Management – Neue Chancen für die Kundendatenbewirtschaftung
(2022)
Mit der Digitalisierung haben sich für Marketing und Vertrieb vielzählige unterschiedliche neue Kanäle, Werbeformate und Zielgruppen eröffnet. Expertinnen und Experten schätzen, dass ca. 4.000 bis 10.000 Werbe- und Markenbotschaften täglich auf jede und jeden von uns einprasseln. Mögen diese Zahlen umstritten und eine Zahl zwischen 300 bis 500 Botschaften pro Tag realistischer sein, so ist dies noch immer eine Menge, die kaum noch verarbeitet und wahrgenommen werden kann. Als Reaktion auf diese Werbemasse und Reizüberflutung haben Konsumentinnen und Konsumenten zum Teil eine Art „Werbeblindheit“ entwickelt.
Für Unternehmen wird daher zunehmend herausfordernder, ihre Zielgruppe aktiv zu erreichen. Was können Unternehmen nun tun, um dennoch nachhaltig Aufmerksamkeit zu gewinnen, und wie kann Künstliche-Intelligenz-gestütztes Kundendatenmanagement dabei helfen?
Das Zeitalter der Digitalisierung ist geprägt durch einen erhöhten Wettbewerb. Eine Chance, bei steigendem Wettbewerb erfolgreich zu bestehen, liegt daher nur in der durchgängigen Digitalisierung von Produktionsunternehmen. Dieser Beitrag stellt eine dreistufige generische Unternehmensmodellplattform Industrie 4.0 vor, die die Durchgängigkeit von Prozessen vom Kunden bis zum Lieferanten auf allen Unternehmensebenen in den Mittelpunkt stellt. Die Schritte zur Bewertung und Gestaltung des Fortschritts auf dem Weg zum digitalisierten Produktionsunternehmen werden aufgezeigt.
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 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.
Diese Bachelorthesis behandelt die Entwicklung eines Prototyps zur Identifizierung und Verhinderung von Angriffen mithilfe von KI- und ML-Modellen. Untersucht werden die Leistungsfähigkeit verschiedener theoretischer Modelle im Kontext der Intrusion Detection, wobei Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Naive Bayes analysiert werden. Die Arbeit betont die Relevanz der Datensatzauswahl, die Vorbereitung der Daten und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der Angriffserkennung.