Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf den folgenden Seiten beschäftigt sich die Arbeit mit den Auswirkungen des maschinellen Lernens und dem damit einhergehenden Umgang von Daten.

Im Grundlagenteil werden Methoden des maschinellen Lernens erläutert. Darauf aufbauend wird die Funktionsweise des Lernverfahrens durch künstliche neuronale Netze (KNN) anhand des „Deep Learning" und der systematischen Anwendung von Datensätzen im Kapitel „Data Mining" aufgezeigt.

Anschließend werden anhand von Anwendungsbereichen aus Medizin, Wirtschaft und Smart Home die Auswirkungen von künstlich intelligenten Systemen aufgezeigt. Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und mögliche Vorkehrungen für die Anwendung von künstlicher Intelligenz und der damit einhergehenden automatisierten Auswertung von Daten aufgezeigt.

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) weckt viele Emotionen. Als zentraler Treiber der Digitalisierung verändert KI die Gesellschaft und nahezu alle Lebensbereiche in grundlegender Art und Weise.

Der Vielfalt der Einsatzgebiete von intelligenten Systemen sind keine Grenzen gesetzt. Lernende Maschinen nehmen die Umwelt wahr, machen Prognosen, Empfehlungen und treffen automatisierte Entscheidungen.

Die Mensch-Maschine Beziehung entwickelt sich nach und nach zu einem Partnerschaftsmodell. Intelligente Maschinen entlasten den Menschen, erweitern die Fähigkeit und steigern die Lebensqualität.

Doch was bedeutet es, wenn Maschinen erst durch das Sammeln von Daten zu intelligenten Systemen werden?. .