TY - THES A1 - Nacke, Marius T1 - Künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Kreditentscheidungen N2 - Seit der Verschärfung der Kreditrichtlinien im Jahr 2022 ist es zunehmend schwieriger geworden, einen Kredit in Deutschland und im europäischen Raum zu erhalten. Das Interesse an Krediten ist zuletzt ungeachtet dieser Erschwernisse angestiegen. Vergleichs- und Vermittlungsportale für Kredite können potenziellen Darlehensnehmern aktuell nur in begrenztem Maße dabei unterstützen, eine genehmigte Kreditanfrage zu erhalten. Die Vorhersage der Kreditentscheidungen von Banken kann als Basis für weitere Methoden fungieren, die Kreditnehmern helfen können, die Wahrscheinlichkeit einer Genehmigung zu erhöhen. In der vorliegenden Arbeit wird daher untersucht, welche Verfahren des Machine-Learning am ehesten für die Vorhersage von Kreditentscheidungen geeignet sind. Dazu werden die Daten der Yareto GmbH, eines Vergleichs- und Vermittlungsportals für Fahrzeugkredite, für das Training sowohl eines Logistischen-Regressions- und XGBoost-Modells als auch eines Multilayer-Perceptrons verwendet. Das XGBoost-Modell erreicht dabei die höchste Accuracy und Precision mit 73,6\% bzw. 76,1\% bei einer Trainingszeit von lediglich 55 Minuten. Das Multilayer Perceptron kann eine ähnlich hohe Accuracy erreichen, bedarf allerdings mehr als zehn Stunden für das Training. Demnach ist XGBoost am ehesten von den drei untersuchten Verfahren zur Vorhersage von Kreditentscheidungen geeignet. KW - Kreditvergleichsportale KW - Prognosen KW - Künstliche Intelligenz KW - Ensemble-Modelle KW - Kreditentscheidungen Y1 - 2024 ER - TY - THES A1 - Galeta, Erja Polina T1 - Medien als politisches Mittel: Propaganda und ihre historische Entwicklung N2 - 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 Büchern 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 können Nutzende gezielt durch die Verwendung von Algorithmen und von künstlicher Intelligenz gesteuerten Social Bots angeworben werden. Es wird auf die Gefahren von Filterblasen und Echo-Kammern eingegangen, die zu einer Radikalisierung führen können. Vorschläge zur Eindämmung der Instrumentalisierung von sozialen Netzwerken zu Propagandazwecken durch die Verbreitung von Fake News und Verschwörungsnarrativen werden sowohl für Nutzende, Institutionen, der Regierung als auch für Tech-Unternehmen unterbreitet. N2 - The present work examines the development of propaganda based on the progression of mass media in the 20th century and the switch to digital media around the year 2000. Beginning with the description of books, the mass media of the last century is described chronologically up to the topic of television. Historical events are associated with the use of propaganda. With the onset of the digital age, the scope of propaganda methods is shifting from the analogue to the digital world. The risks on the internet of these processes are highlighted. Particularly outstanding is the speed and accessibility of large groups of people with the help of networks. By democratizing the internet with the help of the participatory web, users can be targeted using algorithms and artificial intelligence-driven social bots. The dangers of filter bubbles and echo-chambers, which can lead to radicalization, are discussed. Proposals to curb the exploitation of social networks for propaganda purposes through the dissemination of fake news and conspiracy narratives are laid out to users, institutions, governments and tech companies. KW - Propaganda KW - Massenmedien KW - Digitalisierung KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17876 ER - TY - THES A1 - Gooren, Lutz T1 - Künstliche Intelligenz in einer Geodateninfrastruktur N2 - Künstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen wird in der öffentlichen Verwaltung bislang wenig eingesetzt. Im Zuge der Digitalisierung im Bereich der öffentlichen Verwaltung müssen bestehende Datensätze, welche nicht- oder schwer maschinenlesbar sind, über offene Schnittstellen und Datenstandards bereitgestellt werden. Schätzungsweise 80 % der erfassten Daten sind in der öffentlichen Verwaltung nicht- oder schwer maschinenlesbar. In dieser Arbeit soll geprüft werden, ob ein künstliches neuronales Netz, welches auf der ImageNet Datenbank basiert und durch weitere Beispiele trainiert worden ist, bestehende (nicht-maschinenlesbare) Datensätze in Tabellenform aus dem Bereich der Geoinformatik erkennen und in einer passenden Datei mit offenem Datenstandard (teil-)automatisiert speichern kann, um diese für den Einsatz in einer offenen urbanen Datenplattform vorzubereiten. Zudem werden Optimierungsvorschläge für eine Verbesserung des neuronalen Netzes genannt und umgesetzt. Im Laufe der Arbeit ergibt sich, dass das trainierte Modell für den praktischen Einsatz nicht ausreichend genau funktioniert, aber eine gute Basis für weitere Optimierungen liefert, etwa durch eine Vergrößerung des Trainingsdatensatzes, welche die Anforderung einer Steigerung der Rechenleistung voraussetzt. KW - Geodateninfrastruktur KW - Digitalisierung KW - Künstliche Intelligenz KW - Computer Vision KW - Tabellenerkennung Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17005 ER - TY - THES A1 - Okos, Martin T1 - Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen des Maschinellen Lernens - eine systematische Analyse zur Konzeptualisierung und Regulation innerhalb der EU N2 - Die Entwicklungen des maschinellen Lernens und damit einhergehend auch der künstlichen Intelligenz umfassen immer mehr Anwendungsfälle im täglichen Leben. Je komplexer und autonomer diese Systeme werden, desto schwieriger lässt 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 für den Umgang mit diesen Technologien. Neben der Erklärung wesentlicher Begriffe aus dem Bereich der KI und Ethik werden durch die Recherche geeigneter Literatur über Pflegeroboter und dem autonomen Fahren zwei Anwendungsbereiche vorgestellt, die einen Bedarf an moralischen Maschinen aufweisen. Maßnahmen zur Regulierung innerhalb der Europäischen Union erfolgen durch das Anwenden bestehender und Erlassen neuer Gesetze sowie über die Definition ethischer Leitlinien, die ebenfalls als Teil der vorliegenden Arbeit behandelt werden. N2 - Developments in machine learning along with artificial intelligence are encompassing increasingly more use cases in everyday life. The more complex and autonomous these systems become, the harder it is to predict their behaviour, and it cannot be ruled out that situations emerge where ethical and legal questions arise. This thesis aims to investigate the necessary framework conditions for dealing with these technologies. In addition to explaining essential terminology from the domain of AI and ethics, two application areas that show a need for moral machines are presented by referencing contemporary literature on care robots and autonomous driving. The European Union provides regulatory measures by applying existing laws and enacting new ones, as well as by defining ethical guidelines, which are also addressed as part of this thesis. KW - Maschinelles Lernen KW - Künstliche Intelligenz KW - Ethik KW - Pflegeroboter KW - Autonomes Fahren Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-15170 ER - TY - RPRT A1 - Schumacher, Julian T1 - Zugang zum Recht im Zeitalter der Digitalisierung N2 - 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 Überblick bzgl. E-Justice, Legal Tech und co., welcher LeserInnen hoffentlich zur weiteren Recherche anregt. T3 - Studentische Arbeitspapiere im Bereich Recht - 18 KW - Legal technology KW - E-Justice KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-7218 ER -