Roman Nestler, Fachpreis in Geographie 2020
Man sollte sich frühzeitig überlegen, für welches Fach, welchen Bereich und welches Thema wirkliches Interesse besteht. Wenn man für eine „Sache brennt“, kann die Arbeit dann nur gut werden.
Man sollte sich frühzeitig überlegen, für welches Fach, welchen Bereich und welches Thema wirkliches Interesse besteht. Wenn man für eine „Sache brennt“, kann die Arbeit dann nur gut werden.
Der Bereich MINT interessiert mich, aufgrund meiner naturwissenschaftlich-/mathematischen Neigungen. In der aktuellen Corona – Krise wird deutlich, welche Rolle Impfstoffe und Arzneimittel spielen, was wiederum die Bedeutung der Naturwissenschaften unterstreicht. Nur die Naturwissenschaften können uns Wege aus der Krise aufzeigen.
Das Netzwerk MINT TANK ermöglicht den Sieger*innen bei regelmäßigen Veranstaltungen eine mathematisch-naturwissenschaftliche Horizonterweiterung und vor allem auch den Austausch mit anderen MINT-begeisterten jungen Menschen. Für mich persönlich hat dies sogar noch einen größeren Wert als das Preisgeld.
Diese Arbeit soll einen Einstieg in das umfangreiche Feld des maschinellen Lernens geben. Der Fokus liegt dabei auf künstlichen neuronalen Netzen. Die Arbeit hat nicht den Anspruch einen kompletten Überblick über das weite Feld der künstlichen neuronalen Netze zu geben. Stattdessen wird eine Technik beispielhaft detailliert erklärt, damit der Leser die Funktionsweise
eines einfachen KNNs vollständig versteht. Das Ziel dieser Arbeit ist erreicht, wenn ein einfaches KNN für den Leser keine „Blackbox“ mehr ist, sondern als einfaches mathematisches Modell verstanden wird. Im Anschluss an die Einleitung in künstliche neuronale Netze wird der
Entwicklungsprozess einer Onlineplattform zur Klassifizierung von Scandaten dokumentiert. Die Onlineplattform verwendet maschinelles Lernen, um gescannte Seiten in bedruckte bzw. beschriebene und leere Seiten zu klassifizeren. Diese Arbeit beschäftigt sich nur mit den Möglichkeiten künstlicher neuronaler Netze. Dem Leser wird geraten sich, mit den ethischen und politischen Problemen künstlicher Intelligenz mithilfe von anderer Literatur auseinanderzusetzen.
Download (PDF)Lukas Mertens
Informatik
2020, Geographie,
2. Platz,
Oliver
Manikowski, Universität Münster
2020, Informatik,
1. Platz,
Simon
Rebers, Universität Bremen
2015, Physik,
1. Platz,
Patrick
Ostermaier, Universität Regensburg