The Munich Network Management Team

Trainieren der kognitiven Wahrnehmung einer Künstlichen Intelligenz zur Visualisierung von Objekten

Hintergrund:

Mithilfe der visuellen Wahrnehmung einer künstlichen Intelligenz können aus großen unstrukturierten Datenmengen relevante Informationen zur Visualisierung von Objekten extrahiert werden. Doch wie funktioniert die visuelle Wahrnehmung einer solchen KI und wie muss das neuronale Netz dazu aussehen? Bereits heute existieren verschiedene Methodiken zur Umsetzung einer kognitiven Intelligenz. Ein möglicher Ansatz wäre hierbei die Verwendung von synthetischen Daten verschiedener Spielszenarien aus dem Games Bereich.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll die visuelle Wahrnehmung einer KI weitgehend realisiert werden. Neben einer ausführlichen Literaturrecherche zu diesem Thema soll die Methodik konzeptioniert und evaluiert werden.

Aufgaben:

• Detaillierte Literaturrecherche zum Thema visuelle Wahrnehmung einer KI und den relevanten Trainingsmethoden zum entwickeln eines neuronalen Netzes aus synthetischen Datensützen
• Konzeptionierung des neuronalen Netzes
• Implementierung der entsprechenden Algorithmen zur Evaluation der kognitiven KI

Qualifikationen:

• Studierende/r aus dem Bereich Informatik, Medieninformatik oder verwandten Studiengängen
• Idealerweise Kenntnisse in dem Bereich der künstlichen Intelligenz
• Programmkenntnisse in C/C++ oder Python
• Teamfähigkeit
• Kommunikationsfähigkeit

Aufgabensteller:

Prof. Dr. D. Kranzlmüller

Ansprechpartner:

• Simone Müller
• Daniel Kolb