@masterthesis{Nacke, type = {Bachelor Thesis}, author = {Nacke, Marius}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz zur Vorhersage von Kreditentscheidungen}, school = {Hochschule Rhein-Waal}, abstract = {Seit der Versch{\"a}rfung der Kreditrichtlinien im Jahr 2022 ist es zunehmend schwieriger geworden, einen Kredit in Deutschland und im europ{\"a}ischen Raum zu erhalten. Das Interesse an Krediten ist zuletzt ungeachtet dieser Erschwernisse angestiegen. Vergleichs- und Vermittlungsportale f{\"u}r Kredite k{\"o}nnen potenziellen Darlehensnehmern aktuell nur in begrenztem Maße dabei unterst{\"u}tzen, eine genehmigte Kreditanfrage zu erhalten. Die Vorhersage der Kreditentscheidungen von Banken kann als Basis f{\"u}r weitere Methoden fungieren, die Kreditnehmern helfen k{\"o}nnen, die Wahrscheinlichkeit einer Genehmigung zu erh{\"o}hen. In der vorliegenden Arbeit wird daher untersucht, welche Verfahren des Machine-Learning am ehesten f{\"u}r die Vorhersage von Kreditentscheidungen geeignet sind. Dazu werden die Daten der Yareto GmbH, eines Vergleichs- und Vermittlungsportals f{\"u}r Fahrzeugkredite, f{\"u}r das Training sowohl eines Logistischen-Regressions- und XGBoost-Modells als auch eines Multilayer-Perceptrons verwendet. Das XGBoost-Modell erreicht dabei die h{\"o}chste Accuracy und Precision mit 73,6\\% bzw. 76,1\\% bei einer Trainingszeit von lediglich 55 Minuten. Das Multilayer Perceptron kann eine {\"a}hnlich hohe Accuracy erreichen, bedarf allerdings mehr als zehn Stunden f{\"u}r das Training. Demnach ist XGBoost am ehesten von den drei untersuchten Verfahren zur Vorhersage von Kreditentscheidungen geeignet.}, language = {de} } @masterthesis{Galeta, type = {Bachelor Thesis}, author = {Galeta, Erja Polina}, title = {Medien als politisches Mittel: Propaganda und ihre historische Entwicklung}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17876}, school = {Hochschule Rhein-Waal}, pages = {67}, abstract = {In der vorliegenden Literaturarbeit wird die Entwicklung von Propaganda anhand des Fortschritts von Massenmedien des 20. Jahrhunderts und der digitalen Wende um 2000 untersucht. Beginnend mit der Beschreibung von B{\"u}chern als Medien wird das letzte Jahrhundert chronologisch bis zum Fernsehen behandelt. Dabei werden historische Ereignisse in Verbindung mit der Verwendung von Propaganda gebracht. Mit Beginn des digitalen Zeitalters verlagert sich der Handlungsraum der Propagandamethoden aus der analogen auf die digitale Welt. Auszeichnend sind die Geschwindigkeit und Erreichbarkeit großer Menschengruppen mithilfe des Netzes. Durch die Demokratisierung des Internets in Form des Mitmach-Webs k{\"o}nnen Nutzende gezielt durch die Verwendung von Algorithmen und von k{\"u}nstlicher Intelligenz gesteuerten Social Bots angeworben werden. Es wird auf die Gefahren von Filterblasen und Echo-Kammern eingegangen, die zu einer Radikalisierung f{\"u}hren k{\"o}nnen. Vorschl{\"a}ge zur Eind{\"a}mmung der Instrumentalisierung von sozialen Netzwerken zu Propagandazwecken durch die Verbreitung von Fake News und Verschw{\"o}rungsnarrativen werden sowohl f{\"u}r Nutzende, Institutionen, der Regierung als auch f{\"u}r Tech-Unternehmen unterbreitet.}, language = {de} } @masterthesis{Gooren, type = {Bachelor Thesis}, author = {Gooren, Lutz}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz in einer Geodateninfrastruktur}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17005}, school = {Hochschule Rhein-Waal}, pages = {63}, abstract = {K{\"u}nstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen wird in der {\"o}ffentlichen Verwaltung bislang wenig eingesetzt. Im Zuge der Digitalisierung im Bereich der {\"o}ffentlichen Verwaltung m{\"u}ssen bestehende Datens{\"a}tze, welche nicht- oder schwer maschinenlesbar sind, {\"u}ber offene Schnittstellen und Datenstandards bereitgestellt werden. Sch{\"a}tzungsweise 80 \% der erfassten Daten sind in der {\"o}ffentlichen Verwaltung nicht- oder schwer maschinenlesbar. In dieser Arbeit soll gepr{\"u}ft werden, ob ein k{\"u}nstliches neuronales Netz, welches auf der ImageNet Datenbank basiert und durch weitere Beispiele trainiert worden ist, bestehende (nicht-maschinenlesbare) Datens{\"a}tze in Tabellenform aus dem Bereich der Geoinformatik erkennen und in einer passenden Datei mit offenem Datenstandard (teil-)automatisiert speichern kann, um diese f{\"u}r den Einsatz in einer offenen urbanen Datenplattform vorzubereiten. Zudem werden Optimierungsvorschl{\"a}ge f{\"u}r eine Verbesserung des neuronalen Netzes genannt und umgesetzt. Im Laufe der Arbeit ergibt sich, dass das trainierte Modell f{\"u}r den praktischen Einsatz nicht ausreichend genau funktioniert, aber eine gute Basis f{\"u}r weitere Optimierungen liefert, etwa durch eine Vergr{\"o}ßerung des Trainingsdatensatzes, welche die Anforderung einer Steigerung der Rechenleistung voraussetzt.}, language = {de} } @masterthesis{Okos, type = {Bachelor Thesis}, author = {Okos, Martin}, title = {Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen des Maschinellen Lernens - eine systematische Analyse zur Konzeptualisierung und Regulation innerhalb der EU}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-15170}, school = {Hochschule Rhein-Waal}, pages = {80}, abstract = {Die Entwicklungen des maschinellen Lernens und damit einhergehend auch der k{\"u}nstlichen Intelligenz umfassen immer mehr Anwendungsf{\"a}lle im t{\"a}glichen Leben. Je komplexer und autonomer diese Systeme werden, desto schwieriger l{\"a}sst sich ihr Verhalten prognostizieren und es ist nicht auszuschließen, dass Situationen entstehen, die ethische und rechtliche Fragen aufwerfen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der erforderlichen Rahmenbedingungen f{\"u}r den Umgang mit diesen Technologien. Neben der Erkl{\"a}rung wesentlicher Begriffe aus dem Bereich der KI und Ethik werden durch die Recherche geeigneter Literatur {\"u}ber Pflegeroboter und dem autonomen Fahren zwei Anwendungsbereiche vorgestellt, die einen Bedarf an moralischen Maschinen aufweisen. Maßnahmen zur Regulierung innerhalb der Europ{\"a}ischen Union erfolgen durch das Anwenden bestehender und Erlassen neuer Gesetze sowie {\"u}ber die Definition ethischer Leitlinien, die ebenfalls als Teil der vorliegenden Arbeit behandelt werden.}, language = {de} } @techreport{Schumacher, type = {Working Paper}, author = {Schumacher, Julian}, title = {Zugang zum Recht im Zeitalter der Digitalisierung}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-7218}, pages = {6}, abstract = {Was bedeutet Zugang zum Recht? Wie kann und muss dieser durch moderne Technologie, vor allem Informationstechnik, weiterentwickelt werden? Werden unsere Richter bald durch Roboter ersetzt? Dieser Essay bietet einen kurzen {\"U}berblick bzgl. E-Justice, Legal Tech und co., welcher LeserInnen hoffentlich zur weiteren Recherche anregt.}, language = {de} }