@misc{Mateyka, type = {Master Thesis}, author = {Mateyka, Johannes}, title = {Analyse und Bewertung der Anforderungen des EU AI Acts und Entwicklung eines Leitfadens f{\"u}r die erfolgreiche Implementierung von AI-Maßnahmen in KMU}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {99}, abstract = {Die rasante Entwicklung der Digitalisierung und der zunehmende Einsatz von K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI), hat das Umfeld, in dem sich Unternehmen bewegen, erheblich ver{\"a}ndert. Der AI-Act der EU, in Kraft getreten am 1. August 2024, zielt darauf ab, die Transformation im Bereich der Anwendung von KI zu gestalten und so den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien sicherzustellen, ohne die Innovationskraft der Wirtschaft zu hemmen. In einem Umfeld, das bereits jetzt von regulatorischen Anforderungen und technologischen Fortschritten gepr{\"a}gt ist, sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) umso mehr gefordert, wandelbaren gesetzlichen Rahmenbedingungen gerecht zu werden, den Vorteil des Einsatzes technologischer Innovationen abzuw{\"a}gen und gleichzeitig ihre Wettbewerbsf{\"a}higkeit zu erhalten. Die vorliegende Abschlussarbeit widmet sich aus diesen Gr{\"u}nden den Herausforderungen und Chancen, die der AI-Act f{\"u}r KMU in Deutschland mit sich bringt. Im Rahmen der Arbeit wird die Effektivit{\"a}t des AI-Act hinsichtlich seiner Auswirkungen auf KMU untersucht, wobei den Herausforderungen, die durch die umfangreichen Regulierungsvorgaben entstehen, sowie den potenziellen Chancen, die sich durch differenzierte Anforderungen an verschiedene Unternehmensgr{\"o}ßen ergeben, besondere Aufmerksamkeit geschenkt wird. Dar{\"u}ber hinaus wird analysiert, inwiefern die Umsetzung der Bestimmungen des AI-Acts f{\"u}r KMU komplex und ressourcenintensiv sein k{\"o}nnten sowie welche regulatorischen Erleichterungen seitens der EU vorgesehen sind, um KMU zu entlasten. Der Einsatz von KI in Unternehmen bedingt die Anwendung des neuen AI-Acts. Aus diesem Grund wird auch ein Augenmerk auf die Beweggr{\"u}nde und potenziellen Vorteile eines verst{\"a}rkten KI-Einsatzes in KMU gelegt. Die Integration von Nachhaltigkeitszielen in die Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien kann dar{\"u}ber hinaus eine entscheidende Rolle spielen, um {\"o}kologische, {\"o}konomische und soziale Vorteile zu erzielen. Der AI-Act k{\"o}nnte hierbei eine Br{\"u}cke sein, um Nachhaltigkeit und technologische Innovation gleichzeitig zu f{\"o}rdern.}, language = {de} } @masterthesis{Raihani, type = {Bachelor Thesis}, author = {Raihani, Jasmin}, title = {Unionsrechtliche Grundrechtsgef{\"a}hrdungen, insbesondere des Art. 8 GRCh, durch Anwendungen der K{\"u}nstlichen Intelligenz, mit dem Schwerpunkt auf einer m{\"o}glichen Horizontalwirkung der Unionsgrundrechte}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {51}, abstract = {Untersuchung der Beeintr{\"a}chtigung europ{\"a}ischer Grundrechte, insbesondere des Art. 8 GRCh durch Anwendungen k{\"u}nstlicher Intelligenz mit einem Schwerpunkt auf der Horizontalwirkung der Grundrechtecharta.}, language = {de} } @masterthesis{Hirth, type = {Bachelor Thesis}, author = {Hirth, Oliver Maximilian}, title = {Dynamische Anpassung eines Tower-Defense Spiels durch Analyse von Spielerdaten}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {43}, abstract = {Im Kontext der Videospiele bezeichnet der Begriff „k{\"u}nstliche Intelligenz" ein System zur Steuerung von nicht-menschlichen Spielenden. Obwohl KIs in nahezu allen modernen Spieleproduktionen pr{\"a}sent sind, erf{\"u}llen sie h{\"a}ufig nicht die Qualit{\"a}tsanspr{\"u}che der Spielerinnen und Spieler. In dieser Arbeit wird ein KI-Modell entwickelt, um die bestehenden Techniken der Spieleindustrie zu erg{\"a}nzen. Dieses Modell verfolgt den Ansatz, Daten {\"u}ber das Verhalten des Spielers zur Laufzeit des Spiels zu erheben und diese zur Entscheidungsfindung zu nutzen.}, language = {de} } @masterthesis{Daegling, type = {Bachelor Thesis}, author = {D{\"a}gling, Lara}, title = {Einfluss von Chatbots auf die Customer Experience}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {42}, abstract = {Die vorliegende Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit dem Einfluss von Chatbots auf die Customer Experience unter Ber{\"u}cksichtigung des Aspektes der Kundenzufriedenheit. Chatbots spielen in Zeiten der Digitalisierung und des Fachkr{\"a}ftemangels eine immer gr{\"o}ßere Rolle, da sie helfen k{\"o}nnen, Prozesse zu automatisieren und somit Mitarbeiter zu entlasten. Anhand einer Online-Umfrage (N = 401) wird untersucht, wie Chatbots die Customer Experience und Kundenzufriedenheit beeinflussen. Aus den Ergebnissen l{\"a}sst sich ableiten, dass Chatbots einen positiven Einfluss auf die Kundenzufriedenheit und somit auf die gesamte CX haben k{\"o}nnen. Damit Unternehmen Chatbots erfolgreich integrieren k{\"o}nnen, werden Implikationen f{\"u}r die praktische Umsetzung aufgestellt. Dar{\"u}ber hinaus gibt es auch Implikationen f{\"u}r zuk{\"u}nftige Forschung zu diesem Thema.}, language = {de} } @techreport{SchulzBudick, author = {Schulz-Budick, Doroth{\´e}e}, title = {Bericht zur Nutzung und Bewertung generativer KI-Tools: Perspektiven von Lehrenden und Studierenden des FB 4 an der HTW Berlin im Vergleich}, address = {Berlin}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-19652}, pages = {27}, abstract = {Diese Studie untersucht die Nutzung und Bewertung generativer KI-Tools durch Lehrende und Studierende des Fachbereichs 4 der HTW Berlin. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Studierende als auch Lehrende die Tools bereits nutzen, wobei Studierende diese h{\"a}ufiger verwenden und als n{\"u}tzlicher bewerten. Der gr{\"o}ßte Nutzen wird von beiden Gruppen in der Unterst{\"u}tzung des Schreib- und Forschungsprozesses gesehen. Beide Gruppen w{\"u}nschen sich mehr Unterst{\"u}tzung im Umgang mit generativen KI-Tools, insbesondere Schulungen und klare hochschulweite Leitlinien. Die Handlungsempfehlungen beziehen sich auf die Felder: Weiterbildungsformate und Kompetenzentwicklung, klare Richtlinien und Rahmenbedingungen, ethische Reflexion und Diskussionen sowie technische Infrastruktur.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {de} } @masterthesis{Mayer, type = {Bachelor Thesis}, author = {Mayer, Sophia}, title = {149514 - The AI driven Fashion Project}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {61}, abstract = {In einer Welt, in der Kunst und Technologie fortw{\"a}hrend die Grenzen des M{\"o}glichen verschieben, pr{\"a}sentiert die Kollektion 149514 eine vision{\"a}re Verschmelzung, die das Verst{\"a}ndnis von Kreativit{\"a}t herausfordert. Die Designs, inspiriert von der wechselseitigen Beeinflussung von Kunst und K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI), gehen {\"u}ber die Grenzen der Avantgarde-Tradition hinaus und zeugen von einer leidenschaftlichen Neugier f{\"u}r das Unbekannte. Als Antwort auf das Anti-Fashion Manifesto, setzt diese Kollektion ein k{\"u}hnes Statement gegen die Konformit{\"a}t der Modeindustrie, ist eine genderfluide Demonstration von Zeitlosigkeit und reflektiert eine sich st{\"a}ndig wandelnde Gesellschaft.}, language = {de} } @techreport{SimbeckWehnerFernseletal., author = {Simbeck, Katharina and Wehner, Marius and Fernsel, Linda and Schmodde, Lynn and Kalff, Yannick and Georgy, Jasmin and Resner, Monika}, title = {Leitfaden zur {\"U}berpr{\"u}fung von KI im Bildungsbereich auf Fairness}, organization = {HTW Berlin, Heinrich Heine Universit{\"a}t D{\"u}sseldorf}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-18115}, pages = {16}, abstract = {Der Auditierungsprozess von KI-Systemen im Bildungsbereich umfasst die Abgrenzung der Systembestandteile, die Identifizierung m{\"o}glicher Risiken, die Definition von Auditierungskriterien, die Vorbereitung der {\"U}berpr{\"u}fung sowie die {\"U}berpr{\"u}fung der Auditierungskriterien und ein kontinuierliches Monitoring. Die Auditierungskriterien sind dom{\"a}nenspezifisch und angelehnt an die sechs Prinzipien f{\"u}r ethische Learning Analytics Anwendungen nach Slade und Prinsloo (2013). Zur {\"U}berpr{\"u}fung der Kriterien k{\"o}nnen unter anderem die Dokumentation des KI-Systems gesichtet, der Quellcode analysiert, die dem Algorithmus zugrundeliegenden Daten untersucht und datenbasierte Tests durchgef{\"u}hrt werden. Die Ziele des Audits und der erw{\"u}nschte Nutzen sollten an die Lernenden kommuniziert werden. Nicht alle Lernenden haben den gleichen Wissensstand in Bezug auf KI-Systeme und k{\"o}nnen Bedenken gegen{\"u}ber dem Einsatz von diesen haben (Ifenthaler \& Schumacher, 2019). Die Pr{\"u}fung des Systems durch eine externe Institution kann einen positiven Einfluss auf die Wahrnehmung der Lernenden haben. Lernende empfinden ein System als fairer, wenn sie nachvollziehen k{\"o}nnen, dass das KI-System gepr{\"u}ft wurde. Lernende nehmen KI-Systeme umso positiver wahr, je mehr Informationen sie erhalten - auch wenn sie auf m{\"o}gliche Nachteile hingewiesen werden. Die transparente Offenlegung m{\"o}glicher Nachteile (z. B. technische Grenzen) beim Einsatz eines KI-Systems in der Bildung ist aus ethischer Sicht unabdingbar. Durch regelm{\"a}ßige Audits wird sichergestellt, dass die KI-Systeme in technischer Hinsicht funktionieren und gleichzeitig fair sind. Zugleich wird die Akzeptanz durch die Studierenden verbessert. Universit{\"a}ten profitieren daher von Audits ihrer KI-Systeme.}, subject = {Einf{\"u}hrung}, language = {de} } @article{HummBenseBocketal., author = {Humm, Bernhard and Bense, Hermann and Bock, J{\"u}rgen and Classen, Mario and Halvani, Oren and Herta, Christian and Hoppe, Thomas and Juwig, Oliver and Siegel, Melanie}, title = {Applying machine intelligence in practice}, series = {Informatik Spektrum}, volume = {43}, journal = {Informatik Spektrum}, number = {2}, publisher = {Springer}, issn = {0170-6012}, doi = {10.1007/s00287-020-01259-2}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-17065}, pages = {137 -- 144}, abstract = {The relevance of Machine Intelligence, a.k.a. Artificial Intelligence (AI), is undisputed at the present time. This is not only due to AI successes in research but, more prominently, its use in day-to-day practice. In 2014, we started a series of annual workshops at the Leibniz Zentrum f{\"u}r Informatik, Schloss Dagstuhl, Germany, initially focussing on Corporate Semantic Web and later widening the scope to Applied Machine Intelligence. This article presents a number of AI applications from various application domains, including medicine, industrial manufacturing and the insurance sector. Best practices, current trends, possibilities and limitations of new AI approaches for developing AI applications are also presented. Focus is put on the areas of natural language processing, ontologies and machine learning. The article concludes with a summary and outlook.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {en} } @masterthesis{Gerdes, type = {Bachelor Thesis}, author = {Gerdes, Philip}, title = {Exploring automated decisionmaking in generative applications}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {33}, abstract = {Ziel der Thesis war es, zu erkunden, inwieweit Entscheidungsprozesse bei generativen Algorithmen unter Zuhilfenahme von maschinellem Lernen automatisiert werden k{\"o}nnen und wie die Interaktion mit solchen Systemen intuitiv und greifbar gestaltet werden kann. Als praktische Auseinandersetzung entstand eine interaktive Installation: »Inter« ist der Versuch, mithilfe von maschinellem Lernen viele dieser Eindr{\"u}cke zusammenzubringen. Dabei sucht eine Maschine nach Mustern in den Eingaben von Betrachtenden und formt so stetig ihr eigenes Verst{\"a}ndnis von Wahrheit.}, language = {de} } @article{KoechlingRiazyWehneretal., author = {K{\"o}chling, Alina and Riazy, Shirin and Wehner, Marius Claus and Simbeck, Katharina}, title = {Highly Accurate, But Still Discriminatory}, series = {Business \& Information Systems Engineering}, volume = {63}, journal = {Business \& Information Systems Engineering}, number = {1}, publisher = {Springer Fachmedien Wiesbaden}, issn = {2363-7005}, doi = {10.1007/s12599-020-00673-w}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-17115}, pages = {39 -- 54}, abstract = {The study aims to identify whether algorithmic decision making leads to unfair (i.e., unequal) treatment of certain protected groups in the recruitment context. Firms increasingly implement algorithmic decision making to save costs and increase efficiency. Moreover, algorithmic decision making is considered to be fairer than human decisions due to social prejudices. Recent publications, however, imply that the fairness of algorithmic decision making is not necessarily given. Therefore, to investigate this further, highly accurate algorithms were used to analyze a pre-existing data set of 10,000 video clips of individuals in self-presentation settings. The analysis shows that the under-representation concerning gender and ethnicity in the training data set leads to an unpredictable overestimation and/or underestimation of the likelihood of inviting representatives of these groups to a job interview. Furthermore, algorithms replicate the existing inequalities in the data set. Firms have to be careful when implementing algorithmic video analysis during recruitment as biases occur if the underlying training data set is unbalanced.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {en} } @masterthesis{Wemmer, type = {Bachelor Thesis}, author = {Wemmer, Dorian}, title = {Erkennen von Ransomware durch Machine Learning}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {46}, abstract = {Seit der Vernetzung der Computer nimmt die Zahl der entwickelten Malware rasant zu. Bereits Milliarden Endpunkte befinden sich im gr{\"o}ßten Netzwerk der Welt, dem Internet. T{\"a}glich verbinden sich neue Ger{\"a}te mit dem Internet und sind somit potenziellen Gefahren ausgesetzt. Die Angriffsfl{\"a}che erweitert sich proportional zur Anzahl der mit dem Internet verbundenen Systeme. Ger{\"a}te sind mit schlechten oder keinen Sicherheitsmechanismen ausgestattet und der Endnutzer vergisst wichtige Sicherheitsupdates zu laden. Eine Familie von Schadsoftware taucht dabei auff{\"a}llig oft auf Ransomware. Privatpersonen und Unternehmen unterschiedlichster Gr{\"o}ße und Branchen werden immer {\"o}fter Opfer von Erpressungen. Die Zunahme von Malware hat auch dazu gef{\"u}hrt, dass viele Schutzmaßnahmen zur Bek{\"a}mpfung entwickelt wurden. Da auch Malware-Ersteller ihre Programme st{\"a}ndig weiterentwickeln, k{\"o}nnen klassische Antiviren-Systeme immer {\"o}fter umgangen werden. Maschinelles Lernen bietet im Rahmen der IT-Sicherheit vielversprechende M{\"o}glichkeiten. Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Frage, ob Machine Learning dabei unterst{\"u}tzen kann, Ransomware fr{\"u}hzeitig zu erkennen und so praktische Unterst{\"u}tzung f{\"u}r klassische Verteidigung bieten kann. Daf{\"u}r werden maschinelle Lernmethoden untersucht, die auf der Verhaltensanalyse des Maschinellen Lernens basieren und sich auf das Klassifizieren von Ransomware konzentrieren.}, language = {de} } @misc{Reech, type = {Master Thesis}, author = {Reech, Maximilian Alexander}, title = {Erstellung eines Leitfadens zum {\"u}berwachten Training vollst{\"a}ndig vernetzter tiefer neuronaler Netze f{\"u}r Klassifikationsprobleme mit Keras Tensorflow}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {60}, abstract = {Neuronale Netze sind eine viel diskutierte Technologie. In den letzten Jahren konnte immer wieder von ihnen gelesen oder geh{\"o}rt werden. Gerade in der Bild- und Videoverarbeitung erfreuen sie sich einer großen Beliebtheit. Dabei k{\"o}nnen sie zum L{\"o}sen verschiedener Probleme aus dem maschinellen Lernen verwendet werden. Allerdings scheint der Umfang an M{\"o}glichkeiten und Einstellungen f{\"u}r das Erstellen neuronaler Netze vergleichsweise groß. Gerade die Menge an M{\"o}glichkeiten f{\"u}hrt zu einer Herausforderung bei der Erstellung der neuronalen Netze. Um sich diesem Problem teilweise zu stellen, besch{\"a}ftigt sich diese Arbeit mit der L{\"o}sung von Klassifikationsproblemen mithilfe von neuronalen Netzen. Daf{\"u}r werden ihre Eigenschaften vorgestellt und Versuche anhand f{\"u}nf verschiedener Datens{\"a}tze durchgef{\"u}hrt. Auf Basis der Ergebnisse werden dann Handlungsempfehlungen f{\"u}r das Erstellen neuronaler Netze zur L{\"o}sung von Klassifikationsproblemen gegeben. Diese k{\"o}nnen dann entweder f{\"u}r das manuelle Erstellen oder f{\"u}r die Einschr{\"a}nkung einer Parametersuche verwendet werden.}, language = {de} } @article{HummBenseFuchsetal., author = {Humm, Bernhard G. and Bense, Hermann and Fuchs, Michael and Gernhardt, Benjamin and Hemmje, Matthias and Hoppe, Thomas and Kaupp, Lukas and Lothary, Sebastian and Sch{\"a}fer, Kai-Uwe and Thull, Bernhard and Vogel, Tobias and Wenning, Rigo}, title = {Machine intelligence today: applications, methodology, and technology}, series = {Informatik Spektrum}, volume = {44}, journal = {Informatik Spektrum}, number = {2}, publisher = {Springer Berlin Heidelberg}, issn = {0170-6012}, doi = {10.1007/s00287-021-01343-1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-16759}, pages = {104 -- 114}, abstract = {Machine intelligence, a.k.a. artificial intelligence (AI) is one of the most prominent and relevant technologies today. It is in everyday use in the form of AI applications and has a strong impact on society. This article presents selected results of the 2020 Dagstuhl workshop on applied machine intelligence. Selected AI applications in various domains, namely culture, education, and industrial manufacturing are presented. Current trends, best practices, and recommendations regarding AI methodology and technology are explained. The focus is on ontologies (knowledge-based AI) and machine learning.}, subject = {Maschinelles Lernen}, language = {en} } @masterthesis{Kepezkaya, type = {Bachelor Thesis}, author = {Kepezkaya, Sakir}, title = {Die Anwendung k{\"u}nstlicher neuronaler Netze auf stochastische Simulationen}, school = {Hochschule f{\"u}r Technik und Wirtschaft Berlin}, pages = {48}, abstract = {Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Anwendung k{\"u}nstlicher neuronaler Netze. Dabei wird im Detail untersucht, ob neuronale Netze, die mit simulierten Daten trainiert wurden, gute Ergebnisse f{\"u}r Vorhersagen liefern k{\"o}nnen. So dient die Sterberate als Beispielgr{\"o}ße, woran das Lee-Carter Modell angewendet wird, um neben Vorhersagen auch Simulationen zu erzeugen. Mithilfe eines Optimierungsprozesses konnte ein passendes neuronales Netz identifiziert werden. Bevor es zur Anwendung kommt, werden beide Modelle aus mathematischer Sicht er{\"o}rtert. Die Ergebnisse der Vorhersagen konnten schlussendlich als {\"u}berzeugend eingestuft werden.}, language = {de} } @article{vonRichthofenOgollaSend, author = {von Richthofen, Georg and Ogolla, Shirley and Send, Hendrik}, title = {Adopting AI in the Context of Knowledge Work: Empirical Insights from German Organizations}, series = {Information}, volume = {13}, journal = {Information}, number = {4}, editor = {Pereira, R{\´u}ben}, publisher = {MDPI}, issn = {2078-2489}, doi = {10.3390/info13040199}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:523-15716}, pages = {1 -- 16}, abstract = {Artificial Intelligence (AI) is increasingly adopted by organizations. In general, scholars agree that the adoption of AI will be associated with substantial changes in the workplace. Empirical evidence on the phenomenon remains scarce, however. In this article, we explore the adoption of AI in the context of knowledge work. Drawing on case study research in eight German organizations that have either implemented AI or are in the process of developing AI systems, we identify three pervasive changes that knowledge workers perceive: a shift from manual labor and repetitive tasks to tasks that involve reasoning and empathy, an emergence of new tasks and roles, and an emergence of new skill requirements. In addition, we identify three factors that are conducive to the development of AI systems in the context of knowledge work: leadership support, participative change management, and effective integration of domain knowledge. Theoretical and managerial implications are discussed.}, subject = {Geistige Arbeit}, language = {en} }