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Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
Die vorliegende Bachelorarbeit „Konzeptionierung eines Unterstützungsangebotes für Frauen im Informatikstudium an der TH Köln“ soll Frauen, die ein Informatikstudium anfangen oder gerade Informatik studieren, helfen, das Studium einfach und erfolgreich zu bewältigen. Dabei soll für die Hochschule ein verwertbares Konzept erstellt werden, in dem bestimmte Unterstützungspunkte entwickelt und herausgearbeitet werden. Der Fokus liegt dabei auf den Bachelorstudiengängen in Informatik an der Technischen Hochschule Köln am Campus Gummersbach.
Die Arbeit wurde im Zeitraum von Februar bis Mai 2022 in Köln verfasst und umfasst ca. 90 Seiten.
In dieser Arbeit wird ein System zur Modellierung von IT-Compliance-Anforderun-gen in einer Graph-Datenbank entwickelt. Dabei werden organisationsinterne Com-pliance-Maßnahmen, ihre Umsetzungsdokumentation und die zwischen ihnen entstehenden Beziehungen berücksichtigt. Anschließend werden die Stärken und Schwächen des Systems anhand einer Erprobung mit Anforderungen an ein fiktives IT-Projekt der deutschen Versicherungsbranche herausgestellt und so die Praxistauglichkeit bewertet. Es wird unter anderem aufgezeigt, wie Compliance- Daten in die Datenbank aufgenommen werden können und welche Unterschiede es zu bisher verbreiteten Prozessen in diesem Gebiet gibt.
Die nachfolgende Masterarbeit untersucht die Nutzung von DeepFake-Anwendungen bei Personen mit einer Fazialisparese. Dabei handelt es sich um eine Lähmung des Gesichtnervs, wodurch die betroffenden Menschen keine bzw. keine vollständige Mimik im Gesicht haben. Es wird hierbei getestet, ob mithilfe von DeepFake eine möglichst realistische Mimik generiert werden kann. Für die Untersuchung werden zunächst sowohl die theoretischen Grundlagen als auch verschiedene potenzielle Anwendungen vorgestellt. Mithilfe der vorgestellten Anwendungen wird anschließend ein Versuch durchgeführt, in dem die künstliche Intelligenz mit Bildmaterial von Proband:innen trainiert und anschließend manipuliert wird. Die aus dem Versuch resultierenden Ergebnisse werden danach durch eine Umfrage mit Bildern, welche eine originale Mimik zeigen, verglichen. Dadurch soll überprüft werden, wie realistisch die manipulierten Bild- und Videomaterialien sind oder ob die künstliche Intelligenz an eine mögliche Grenze stößt. Abschließend werden weitere Forschungsansätze und Anwendungsmöglichkeiten vorgestellt, in welchem die betrachtete künstliche Intelligenz genutzt werden kann.
As a customer, it can be frustrating to face an empty shelf in a store. The market does not always realize that a product has been out of stock for a while, as the item is still listed as in stock in the inventory management system. To address this issue, a camera should be used to check for Out-of-Stock (OOS) situations.
This master thesis evaluates different model configurations of Artificial Neural Networks (ANNs) to determine which one best detects OOS situations in the market using images. To create a dataset, 2,712 photos were taken in six stores. The photos clearly show whether there is a gap on the shelf or if the product is in stock. Based on the pre-trained VGG16 model from Keras, two fully connected layers were implemented, with 36 different ANNs differing in the optimization method and activation function pairings. In total, 216 models were generated in this thesis to investigate the effects of three different optimization methods combined with twelve different activation function pairings. An almost balanced ratio of OOS and in-stock data was used to generate these models.
The evaluation of the generated OOS models shows that the FTRL optimization method achieved the least favorable results and is therefore not suitable for this application. Model configurations using the Adam or SGD optimization methods achieve much better results. Of the top six model configurations, five use the Adam optimization method and one uses SGD. They all achieved an accuracy of at least 93% and were able to predict the Recall for the OOS class with at least 91%.
As the data ratio between OOS and in-stock data did not correspond to reality in the previously generated models, the in-stock images were augmented. Including the augmented images, new OOS models were generated for the top six model configurations. The results of these OOS models show no convergences. This suggests that more epochs in the training phase lead to better results. However, the results of the OOS model using the Adam optimization method and the Sigmoid and ReLU activation functions stand out positively. It achieved the best result with an accuracy of 97.91% and a Recall of the OOS class of 87.82%.
Overall, several OOS models have the potential to increase both market sales and customer satisfaction. In a future study, the OOS models should be installed in the market to evaluate their performance under real conditions. The resulting insights can be used for continuous optimization of the model.
Durch die stetige Weiterentwicklung und die mediale Präsenz der künstlichen Intelligenz findet die Steigerung der Unternehmenssicherheit in Unternehmen besondere Bedeutung. Insbesondere aus dem Umfeld des Machine Learnings sind kontinuierlich Anwendungen zu verzeichnen, die dazu dienen, eine derartige Maßnahme zu unterstützen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, ob eine potenzielle Steigerung der Unternehmenssicherheit durch den Einsatz eines Prototyps für die Objekterkennung basierend auf einem YOLOv5-Algorithmus erreicht werden kann. Es wurden Beispielszenarien definiert und die Wirksamkeit dieses Algorithmus bei der Erkennung und Identifizierung in Bezug auf die Sicherheitsanforderungen in einem Unternehmensumfeld evaluiert.
Die Forschungsmethodik umfasste die Entwicklung und den Aufbau des Prototyps, der auf einem YOLOv5-Algorithmus basiert und auf einem Trainingsdatensatz der Objekterkennung trainiert wurde. Der Prototyp wurde anschließend in einer Laborumgebung implementiert und auf seine Fähigkeit getestet, Objekte nach definierten Sicherheitsanforderungen zu erkennen.
Die Implementierung eines solchen Prototyps konnte dazu beitragen, die Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen zu unterstützen, die Sicherheitsreaktion zu beschleunigen und proaktivere Ansätze zur Gefahrenabwehr zu ermöglichen. Aus diesen Ergebnissen sind weitere Forschungen und praktische Anwendungen im Bereich der Unternehmenssicherheit denkbar.
Heutzutage ist das Internet, wie die sozialen Netzwerke ein fester Bestandteil unserer So nutzen Unternehmen in dem Kommunikationszeitalter die Netzwerke um in diesen Plattformen mit den Nutzern zu kommunizieren. Hierbei ist das Ziel dieser Bachelorarbeit zu untersuchen in wie weit man eine Erweiterung entwickeln kann um diese Ziele zu erreichen.
Dabei soll im Rahmen dieser Arbeit eine prototypische Implementierung stattfinden, um die Entwicklung eines Multichannel Social Media Marketingtools basierend auf Atlassian Produkten zu ermöglichen.
Die Arbeit gibt zunächst einen Überblick der wichtigsten Grundlagen. Danach wird mit einer Analyse die Anforderungen an den Prototypen erhebt und ausgewertet , sowie eine Marktanalyse durchgeführt. Darauf folgt die Konzeption, wie die Implementierung des Prototyps, was im Anschluss mit einem Test für die Gebrauchstauglichkeit ergänzt wird.
Cloud Computing ist der zentrale Faktor zur Beschleunigung der Digitalisierung in Deutschland und wird in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle in jedem deutschen Unternehmen spielen. Für Unternehmen wird es dabei um die Umsetzung von
Cloud-Strategien und die praktische Einbindung in die täglichen Betriebsprozesse gehen. Zusätzlich müssen Unternehmen ihre bestehende Datenlandschaft in moderne Architekturen zum Datenmanagement in die Cloud migrieren. Dabei können Unternehmen auf eine Vielzahl an unterschiedlichen unternehmensweiten Datenarchitekturen
zurückgreifen. Die vorliegende Masterarbeit gibt eine Einführung in die aktuelle Entwicklung von Cloud Computing und erläutert, mit Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh, drei unternehmensweite Datenarchitekturen für die Cloud. Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh bilden dabei aktuell die modernsten Konzepte für unternehmensweite Datenarchitekturen. Zusätzlich werden ein Data Lakehouse und ein Data Mesh in einer ausgewählten Cloud-Umgebungen entworfen, prototypisch aufgebaut und praktisch analysiert. Ziel der Masterarbeit ist es, die unternehmensweiten Datenarchitekturen in der Cloud zu erläutern, konkrete technologische Architekturen zu entwerfen und entsprechende Hinweise zu Aufwandstreibern in Unternehmen zu identifizieren.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.