Informatik
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This paper is a collection of student projects, that have been carried out in the course artificial intelligence and robotics at the university of applied sciences Hof in the winter semester 2022. These projects bring together state of the art methods in ai and applications from the robotics domain.
In einer Vielzahl an Branchen kommen Objekterkennungsverfahren neben anderen
Methoden des maschinellen Lernens in unterschiedlichsten Anwendungsfällen zum
Einsatz. Ein mögliches State of the Art Object-Detection Verfahren, das für
Anwendungsfälle mit Echtzeitanforderungen genutzt werden kann, ist You Only Look
Once (YOLO). Nach seiner Veröffentlichung wurde YOLO in den Versionen v2-v4
mehrfach schrittweise verbessert. Um einen möglichst großen Vorteil aus der Nutzung
von YOLO als Objekterkennungsverfahren zu ziehen, ist es wichtig, stets die neuesten
Verfahren zu evaluieren und zu verwenden.
Die Arbeit „Object-Detection mit You Only Look Once (YOLO) - Einführung in die
Objekterkennung mit YOLO sowie die Weiterentwicklung in den Versionen v2-v4“ ist ein
Ausschnitt aus einer Bachelorarbeit, in der erforscht wird, ob und welche einzelnen
Verfahren, die in YOLOv4 für die verbesserte Objekterkennung vorgeschlagen werden,
ein bestehendes YOLO - System für einen speziellen Anwendungsfall maßgeblich
verbessern können. Im vorliegenden Ausschnitt wird in das Thema der Objekterkennung
mit maschinellen Lernverfahren eingeführt sowie YOLO im Detail erläutert. Außerdem
wird auf die in den Versionen YOLOv2-YOLOv4 vorgeschlagenen Verbesserungen des
YOLO - Objekterkennungssystems eingegangen. Insbesondere in der zum aktuellen
Zeitpunkt neuesten Version YOLOv4 werden eine Vielzahl an neuen Verfahren in YOLO
integriert, sodass im Hauptteil dieser Arbeit intensiv auf alle neuen Verfahren, die die
Autoren von YOLOv4 für das Objekterkennungssystem empfehlen, eingegangen wird.
Was kann ich mit KI (künstliche Intelligenz) erreichen? Was muss ich alles wissen, um damit Aufgabenstellungen lösen zu können? Diese Fragen hat sich die Studentengruppe der Lehrveranstaltung Angewandtes maschinelles Lernen im Sommersemester 2020 der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof gestellt. Im Ergebnis ist ein Seminarband entstanden, welcher dem Leser eine Vielzahl von Anwendungen präsentiert und einladen soll selbst praktische Erfahrungen mit dem Bereich des Maschinellen Lernens zu erlangen. Um den Einstieg für Schüler zu erleichtern, wurden fast alle Beiträge in deutscher Sprache geschrieben.
Im Rahmen dieses hier vorgestellten Projekts galt es ein Trading Bot für Kryptowährungen mit Hilfe des Cluster Computing Frameworks Spark zu entwickeln. Hierfür wurden in einem aufgeteilten Entwicklungsprozess über mehrere Arbeitsschritte hinweg, die einzelnen Komponenten fertiggestellt. Bei Realisierung des Projektziels kamen Konzepte des Data Ware Housings zur Anwendung. Schlussendlich wurde vom Entwickler-Team ein Trading Bot entwickelt und implementiert, der durch die Kombination mehrerer verschiedener Indikatoren und einem damit unmittelbar zusammenhängenden Wahlverfahren entsprechend abgeleitete Handelsentscheidung auf Basis historischer, aufbereiteter Daten trifft.
Was kann ich mit KI (künstliche Intelligenz) erreichen? Was muss ich alles wissen, um damit Aufgabenstellungen lösen zu können? Diese Fragen hat sich die Studentengruppe der Lehrveranstaltung Angewandtes maschinelles Lernen im Sommersemester 2019 der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof gestellt. Im Ergebnis ist ein Seminarband entstanden, welcher dem Leser eine Vielzahl von Anwendungen präsentiert und einladen soll selbst praktische Erfahrungen mit dem Bereich des Maschinellen Lernens zu erlangen. Um den Einstieg für Schüler zu erleichtern, wurden fast alle Beiträge in deutscher Sprache geschrieben.