Auflistung nach Schlagwort "Neuronale Netze"
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- TextdokumentAutomatische Transformierung multilingualer Spracheingaben in Datenbankabfragen(SKILL 2022, 2022) Franzen, MarcelModerne Datenbanksysteme gelten als eine fundamentale Innovation, um die immer größer werdenen Datenmengen speichern-und verwalten zu können. Da die meisten Menschen jedoch kein Wissen über Datenbanksprachen wie SQL besitzen, existiert eine Barriere zwischen ihnen und den Vorteilen, die eine Datenbank bietet. Um die Nutzung von Datenbanken zu vereinfachen, werden im Rahmen dieser Arbeit SQL-Abfragen auf Basis einer Fragestellung und dem Datenbankschema in Form der Spaltennamen erzeugt. Hierzu werden mehrere Neuronale Netze eingesetzt, die einzelne Teile der SQL-Abfrage vorhersagen. Darüber hinaus wird die Verwendung von multilingualen Worteinbettungen zur Repräsentation der Frage und Tabellenspalten untersucht. Durch die Nutzung der Worteinbettungen können auch Synonyme auf die Spaltennamen abgebildet werden und die im Trainingsprozess verwendete Sprache wird irrelevant. Die Ergebnisse zeigen, dass das entstandene Modell sowohl tabellenunabhängig als auch sprachunabhängig funktioniert. Demnach erfordert die Nutzung einer Datenbank nur noch wenig Wissen über das Datenbankschema und die Sprache der Spaltennamen.
- TextdokumentHerausforderungen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Mediendateien(INFORMATIK 2021, 2021) Garbers, Nicole; Brodthage, MichaelDer Einsatz Neuronaler Netze bietet deutlich bessere Erkennungsraten bei kinderpornografischem Bild- und Videomaterial als beispielsweise Hautanteilfilter und stellt daher im Rahmen der Strafverfolgung ein wichtiges Werkzeug zur Vorselektierung von Massendaten dar. Trotz aller Erfolge gibt es beim Einsatz in deer Praxis Herausforderungen, die noch detaillierter betrachtet werden müssen. Diese Veröffentlichung beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten in der Datenzusammenstellung des Trainingsmaterials und der Datenvorverarbeitung und zeigt anhand von Beispielen deren jeweiligen Einfluss auf die spätere Klassifizierungsleistung des Neuronalen Netzes unter den besonderen Herausforderungen bei der Verfolgung von im Zusammenhang mit Kinderpornografie stehenden Straftaten.
- KonferenzbeitragKartierung des Bedeckungsgrads von Cirsium arvense im Mais (Zea mays L.) mithilfe Neuronaler Netze in UAV-Daten(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Pöttker, Maren; Hagemann, David; Pukop, Simon; Jarmer, Thomas; Trautz, DieterDie Ackerkratzdistel (Cirsium arvense (L.) Scop.) verbreitet sich hauptsächlich über Wurzelausläufer, sodass sie gehäuft in Distelnestern auftritt. Diese können pro Jahr um bis zu 10 m im Durchmesser wachsen, sodass eine frühzeitige Erkennung neuer Nester und eine effektive Regulierung von hoher Relevanz ist. In dieser Arbeit wird C. arvense mithilfe hochaufgelöster Bilddaten aus UAV-Befliegungen, die in einem Zeitraum von vier Wochen erhoben wurden, durch ein Ensemble aus Convolutional Neural Networks (CNNs) kartiert und der Bedeckunsggrad abgeleitet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit der Kartierung von Einzelpflanzen mit dem phänologischen Stadium der Pflanzen zusammenhängt, und bestätigen die Eignung von CNNs für eine artspezifische Erkennung von C. arvense.
- ReportKünstliche Intelligenz (KI) in der Fabrik: Erfolgsfaktoren für KI-basierte Material- und Produktionsplanung(Software Management 2021, 2021) Dowie, Ulrike; Grothmann, RalphAnhand einer Fallstudie werden Erfolgsfaktoren identifiziert und erläutert, die bei der Entwicklung einer KI-basierten Softwarelösung zur Unterstützung der Material- und Produktionsplanung in einer Fabrik entscheidend sind. Dabei werden v.a. die erforderlichen Kompetenzen, beteiligten Rollen und die Arbeitsweise hervorgehoben. Anschließend werden die wesentlichen Unterschiede zwischen der Entwicklungsphase und dem Betrieb dieser Softwarelösung analysiert und hieraus Empfehlungen für die Entwicklung KI-basierter Planungswerkzeuge abgeleitet.
- Conference ProceedingsKünstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Informatikunterricht der Sek. I mit Jupyter Notebooks und Python am Beispiel von Entscheidungsbäumen und künstlichen neuronalen Netzen(INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 2021) Bovermann, Klaus; Fleischer, Yannik; Hüsing, Sven; Opitz, Christian
- KonferenzbeitragKünstliche Neuronale Netze in computerbasierten Musikinterfaces(Mensch und Computer 2017 - Workshopband, 2017) Hadjakos, AristotelisDer Beitrag liefert einen State-of-the-Art Report zur Nutzung von Neuronalen Netzen in computerbasierten Musikinterfaces.
- TextdokumentNeuromorphic Vision mit Spiking Neural Networks zur Sturzerkennung im betreuten Wohnen(INFORMATIK 2021, 2021) Nitzsche, Sven; Pachideh, Brian; Pazmino, Victor; Link, Norbert; Schauer, Christoph; Theurer, Lukas; Haas, Valentin; Marquardt, Philipp; Biniaminov, Sergey; Becker, JürgenZur schnellen Erkennung von gefährlichen Stürzen in betreuten Wohnsituationen können klassische Kameras kombiniert mit künstlichen neuronalen Netzen (Artificial Neural Networks) verwendet werden. Solche Lösungen haben allerdings eine hohe elektrische Leistungsaufnahme und erfordern daher eine dauerhafte Stromversorgung. Dies macht die Integration in bestehende Räume aufwendig. Im Rahmen des Projekts EmbeddedNeuroVision wird daher eine extrem energieeffiziente Lösung basierend auf neuromorphen Kameras und Spiking Neural Networks erforscht, die die elektrische Leistungsaufnahme um mehrere Größenordnungen senken kann. Die energieeffiziente Verarbeitung schafft neue Möglichkeiten für batteriebetriebene Visionssysteme, die nicht nur im betreuten Wohnen, sondern auch in industriellen und Smart-City-Anwendungen flexibler eingesetzt werden können.