Künstliche Intelligenz (KI) gestützte Prozedurale Synthese Entwicklung und Ausblick
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Sprache:Deutsch
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
07.10.2020
Verlag
GRINSeitenzahl
30 (Printausgabe)
Dateigröße
2197 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346265227
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Fachhochschule Brandenburg (TH-Brandenburg), Sprache: Deutsch, Abstract: Seit Anfang des 21. Jahrhunderts ist der digitale Wandel in allen Bereichen des Lebens in der Weltgemeinschaft deutlich spürbar. Auf der Grundlage des Internets vernetzen sich immer mehr Menschen über Ihre Computer und Smart Devices miteinander. Inzwischen fallen hierdurch noch nie dagewesene Datenmengen an, sodass das Augenmerk der Industrie und Forschung auf die Nutzbarmachung jener Informationen fällt. Methoden des Big Data sind nun durch die vorhandenen Prozessor- und Speicherleistungen hinreichend vorhanden, um qualitatives Informationsmaterial für Künstliche Intelligenz (KI) bereitzustellen. Diese bringt in jüngster Zeit beeindruckende Ergebnisse in verschiedenen Optimierungs- und Gestaltungsaufgaben in Erscheinung.
Zurzeit diskutiert die öffentliche Gemeinschaft das Thema zur Nutzung und den Umgang mit Künstlicher Intelligenz intensiv: Die Chancen seien einerseits vielversprechend und die Risiken beim unbedachten Umgang verheerend für unser Verständnis einer modernen Gesellschaft. Dies führt somit zu einer kritischen Auseinandersetzung mit jeder technischen Errungenschaft, welche die Künstliche Intelligenz hervorbringt. Wie beispielsweise auch in einer Demovorstellung aufgeführten Projekts des amerikanischen Unternehmens NVIDIA Corporation, welches die ersten Schritte zum Echtzeitrendern von neuen 3D-Umgebungen und Objekten anhand von Videosequenzen aus realen Autofahrten in einigen Städten vorstellte. Auffallend ist hierbei, dass das Verhalten von Objekten wie Autos und Passanten simuliert werden, die dem Verhalten von echten Verkehrsteilnehmern sehr ähneln.
Diese Vorstellung Ende 2018 ist für mich Anreiz dieser Arbeit, welche den LeserInnen einen allgemeinen Überblick über praxisnahe Methoden und Techniken aufzeigen soll, die im Rahmen der prozeduralen Synthese genutzt werden, um schnell und speicherschonend in verschiedenen Anwendungsbereichen komplexe Medien- und Programminhalte zu erzeugen. Zudem soll sowohl der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Kontext und seinen Auswirkungen aufgezeigt, sowie die zukünftigen Potenziale in diesem Bereich diskutiert werden.
Zurzeit diskutiert die öffentliche Gemeinschaft das Thema zur Nutzung und den Umgang mit Künstlicher Intelligenz intensiv: Die Chancen seien einerseits vielversprechend und die Risiken beim unbedachten Umgang verheerend für unser Verständnis einer modernen Gesellschaft. Dies führt somit zu einer kritischen Auseinandersetzung mit jeder technischen Errungenschaft, welche die Künstliche Intelligenz hervorbringt. Wie beispielsweise auch in einer Demovorstellung aufgeführten Projekts des amerikanischen Unternehmens NVIDIA Corporation, welches die ersten Schritte zum Echtzeitrendern von neuen 3D-Umgebungen und Objekten anhand von Videosequenzen aus realen Autofahrten in einigen Städten vorstellte. Auffallend ist hierbei, dass das Verhalten von Objekten wie Autos und Passanten simuliert werden, die dem Verhalten von echten Verkehrsteilnehmern sehr ähneln.
Diese Vorstellung Ende 2018 ist für mich Anreiz dieser Arbeit, welche den LeserInnen einen allgemeinen Überblick über praxisnahe Methoden und Techniken aufzeigen soll, die im Rahmen der prozeduralen Synthese genutzt werden, um schnell und speicherschonend in verschiedenen Anwendungsbereichen komplexe Medien- und Programminhalte zu erzeugen. Zudem soll sowohl der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Kontext und seinen Auswirkungen aufgezeigt, sowie die zukünftigen Potenziale in diesem Bereich diskutiert werden.
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