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.
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
2023, Chemie,
3. Platz,
Anna
Welz, Universität zu Köln
2017, Physik,
1. Platz,
Katharina Sophie
Apel, Technische Universität Dresden
2017, Informatik,
1. Platz,
Vincent
Hilla, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf