Modellbasierte Klassifikation von Hunderassen

Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, FOM Hochschule fuer Oekonomie & Management gemeinnuetzige GmbH, Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Bildverarbeitende Systeme koennen aus einer Menge von Bildern selbststaendig zusammenhaengende Fotos einer bestimmten Urlaubsreise als Album zu gruppieren oder Gesichter von Personen darauf zu erkennen. Wie solche Programme grundsaetzlich funktionieren und auf welche Technologien diese basieren, soll mit dieser Seminararbeit dargestellt werden. Exemplarisch soll hierzu eine Anwendung entstehen, die in der Lage ist, eine Sammlung von Hundebildern selbststaendig in deren jeweiligen Hunderassen zu kategorisieren. Zunaechst wird anhand diverser Literatur das Themengebiet Neuronale Netze mit einem kurzen geschichtlichen Hintergrund deren Idee sowie deren Funktionsweisen eroertert. Daraufhin folgt die Definition und Unterscheidung von Vorgehensweisen im Themengebiet des Machine Learning. Aufbauend wird in Kapitel 4 der Begriff Deep Learning dargelegt sowie existierende Werkzeuge vorgestellt, mit denen kuenstlich Neuronale Netze erstellt und trainiert werden koennen. In Kapitel 5 wird schrittweise die Vorgehensweise dokumentiert, mit der das Programm erstellt wurde und welche Ergebnisse dabei erzielt wurden.