@misc{Bressler2017, type = {Master Thesis}, author = {Breßler, Janine}, title = {Konzeption und Entwicklung von Lernbausteinen im Themengebiet der K{\"u}nstlichen Intelligenz mit dem Fokus auf die Anwendungsfelder Servicerobotik und Smart Home}, doi = {10.15771/MA_2017_1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-9886}, school = {Technische Hochschule Wildau}, pages = {168}, year = {2017}, abstract = {In dieser Arbeit wurde eine Anwendung entwickelt, die das Verbinden der beiden technischen Bereiche Smart Home und Servicerobotik mit Hilfe von k{\"u}nstlichen neuronalen Netzen (KNN) erm{\"o}glicht, um damit Verhaltensabl{\"a}ufe einer Person in ihren eigenen vier W{\"a}nden zu erlernen und dabei auf grobe Abweichungen hin zu {\"u}berwachen. Zus{\"a}tzlich wurde ein Lernbaukasten f{\"u}r Sch{\"u}lergruppen der Sekundarstufe 2 entwickelt, mit dem die Funktionsweise von KNN vermittelt wird. Es wurden unterschiedliche Werkzeuge der K{\"u}nstlichen Intelligenz untersucht sowie Projekte mit {\"a}hnlichen Zielen, um darauf aufbauend eine geeignete Anwendung zu entwickeln. Der entwickelte Lernbaukasten basiert auf der Lehrstrategie MOMBI (Model Of Model-Based Instruction). In der Testphase konnte erfolgreich ein erstes Anwendungsszenario getestet werden, dass das {\"U}berwachen des Schlafrhythmus einer Person auf Unregelm{\"a}ßigkeiten hin erm{\"o}glicht. Ein erster Test hat gezeigt, dass neuronale Netze gut daf{\"u}r geeignet sind, um T{\"a}tigkeiten mit einem regelm{\"a}ßigen Verhalten zu {\"u}berwachen. Im n{\"a}chsten Schritt sollten die zu {\"u}berwachenden T{\"a}tigkeitsvielfalt ausgebaut werden und auch die Verwendung von weiteren Werkzeugen der K{\"u}nstlichen Intelligenz in Betracht gezogen werden.}, language = {de} }