Masterarbeit, 2019
110 Seiten, Note: 1,5
1. Einleitung
1.1 Ausgangssituation
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise
2. Künstliche Intelligenz
2.1 Einführung in die Thematik
2.2 Was ist künstliche Intelligenz?
2.3 Geschichte der künstlichen Intelligenz
2.4 Geschichte der Firma IBM
2.5 Entstehung IBM Watson
2.6 IBM Watson heute
2.7 Drei ausgewählte Watson-Tools im Vergleich
2.7.1 Visuelle Erkennung
2.7.2 Machine Learning via Watson Studio
2.7.3 Watson Assistant
2.8 Chat-Bots und künstliche Intelligenz
2.8.1 Definition, Geschichte und Entwicklung
2.8.2 Grundsätzliche Funktionsweise
2.8.3 Mögliche Klassifizierung
3. IBM Watson Assistant
3.1 IBM Cloud
3.2 Chat-Bots mit dem Watson Assistant
3.2.1 Funktionsweise und Klassifizierung
3.2.2 Getting Started
3.2.3 Ausarbeitung eines Skills
3.2.4 Bereitstellung des Chat-Bots
4. Fallbeispiel: Chat-Bot an der Hochschule Aalen
4.1 Sammlung der Inhalte
4.1.1 Umfang
4.1.2 Umsetzung
4.2 Erstellung des Dialogmoduls
4.2.1 Nicht-fachliche Inhalte
4.2.2 Fachliche Inhalte
4.3 Bereitstellung
4.4 Evaluierung
4.4.1 Durchführung und Fragebogen
4.4.2 Auswertung
5. Potenziale und kritische Betrachtung
5.1 Von der Testversion zur Vision
5.1.1 Vision
5.1.2 Kurzfristige Maßnahmen
5.1.3 Mittelfristige Maßnahmen
5.1.4 Langfristige Maßnahmen
5.2 Grenzen und Probleme
5.2.1 Keine „echte“ Intelligenz
5.2.2 Umfang des Watson Assistants
5.2.3 Fehlende Akzeptanz und mögliche Gründe
6. Zusammenfassung und Fazit
Ziel der Masterarbeit ist die Untersuchung der Möglichkeiten und Grenzen von künstlicher Intelligenz anhand der IBM Watson Services, wobei insbesondere die Implementierung eines Chat-Bots für das Projektmanagement an der Hochschule Aalen praktisch erprobt und evaluiert wird.
2.7.1 Visuelle Erkennung
Die „Visuelle Erkennung“, im englischen „Visual Recognition“, ist ein Service von IBM Watson, der Bilder auf bestimmte Merkmale hin untersucht und anschließend in verschiedenen Schlüsselwörtern klassifiziert. 41 Dabei werden Deep-Learning-Algorithmen verwendet, d.h. künstliche, neuronale Netzwerke zum Einsatz gebracht, die dem menschlichen Gehirn ähneln und sich mit der fortwährenden Ansammlung an Daten und Erfahrungen stetig verbessern. 42
Die Funktionsweise des Service wird in nachfolgender Abbildung dargestellt.
Konkret werden zunächst Trainingsdaten in Form von Bildern gesammelt, die sich in „positiv“ und „negativ“ einteilen lassen, wobei die positiven Bilder anschließend wiederrum in verschiedene Klassen unterteilt werden können. Beispielsweise könnte man so die positive Klasse mit Katzenbildern füllen, diese in verschiedene Gattungen unterteilen und als negative Bilder Hunde oder andere Tiere inkludieren. Anschließend wird daraus ein Modell erstellt, welches durch KI-Algorithmen trainiert und fertiggestellt wird.
1. Einleitung: Beschreibt die Ausgangssituation und Relevanz von KI sowie die Zielsetzung der Arbeit, einen Chat-Bot für das Projektmanagement an der Hochschule Aalen zu implementieren.
2. Künstliche Intelligenz: Vermittelt grundlegendes Wissen über KI, deren Geschichte, das Unternehmen IBM und vergleicht drei ausgewählte Watson-Tools.
3. IBM Watson Assistant: Detaillierte Anleitung zur Nutzung der IBM Cloud und operativen Erstellung eines Chat-Bots mittels des Watson Assistant Tools.
4. Fallbeispiel: Chat-Bot an der Hochschule Aalen: Praktische Umsetzung eines Chat-Bots zur Projektmanagement-Hilfe inklusive Datensammlung, technischer Erstellung und Evaluation der Nutzererfahrung.
5. Potenziale und kritische Betrachtung: Diskussion über zukünftige Entwicklungsschritte, die Vision des Projekts und kritische Reflexion der technischen Grenzen.
6. Zusammenfassung und Fazit: Zusammenfassende Betrachtung der Ergebnisse sowie die Einschätzung, dass der Einsatz von Chat-Bots in akademischen Fachbereichen sinnvoll, aber durch die begrenzte „echte“ Intelligenz limitiert ist.
Künstliche Intelligenz, IBM Watson, Watson Assistant, Chat-Bot, Projektmanagement, Hochschule Aalen, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Dialogmodul, Implementierung, Evaluation, Nutzererfahrung, Automatisierung, Conversational Computing.
Die Arbeit behandelt den praktischen Einstieg in das Feld der Künstlichen Intelligenz unter Verwendung der IBM Watson Services, mit einem Fokus auf die Implementierung und Evaluation eines Chat-Bots für das Projektmanagement an der Hochschule Aalen.
Es werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, die Unternehmensgeschichte von IBM sowie die Funktionsweise und Klassifizierung von Chat-Bot-Systemen ausführlich beleuchtet.
Ziel war es, eine funktionale Testversion eines Chat-Bots zu erstellen, die Studierenden bei Fragen zum Projektmanagement unterstützt und durch eine Nutzerbefragung auf Akzeptanz und Reifegrad geprüft wird.
Die Evaluierung basierte auf einem praktischen Testlauf mit Erstsemesterstudierenden und einer anschließenden online durchgeführten quantitativen Befragung mittels Fragebögen.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung in Watson-Tools sowie eine detaillierte, schrittweise Anleitung zur Entwicklung eines Chat-Bots (Getting Started, Skills, Dialogmodul, Bereitstellung).
Die Arbeit fokussiert sich maßgeblich auf Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Watson Assistant, Chat-Bot, Projektmanagement und die Benutzerinteraktion im Hochschulkontext.
Der Autor kritisiert den hohen Zeitaufwand bei der Erstellung des Dialogmoduls und weist darauf hin, dass das System keine „echte“ menschliche Intelligenz besitzt, was die Flexibilität bei komplexen, individuellen Anfragen einschränkt.
Der Chat-Bot erhielt eine überdurchschnittliche Bewertung in den Kategorien Benutzerfreundlichkeit und Nutzen, wobei die Studierenden den Innovationsgrad der Idee sehr positiv hervorhoben.
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