Nane Kratzke

Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) Lösungen haben in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Entwicklung und Verbreitung gewonnen. AI/ML-Lösungen finden dabei zunehmend mehr Eingang in Software-basierten Produkten.

Zahlreiche Cloud Provider wie bspw. Amazon Web Services (AWS), Microsoft (Azure) oder Google (Google Cloud Platform, GCP) bieten mittlerweile zahlreiche AI/ML Dienste, die es ermöglichen komplexe Probleme mittels vortrainierter Modelle in der Cloud zu lösen. Dies umfasst u.a.:

• Bilderkennung (Vison AI, z.B. Text-/Handschriftenerkennung, Objekterkennung, etc.)
• Verarbeitung natürlicher Sprache (z.B. Text-to-speech, Speech-to-text, Translation, etc.)
• Produktempfehlungen (z.B. Analyse von Einkaufsmustern, Besuch von Websiten, etc.)
• Kategorisierungen (z.B. Kundenwert, Spammail-Detection, etc.)
• Zeitreihenanalysen (z.B. Analyse von Datenanomalien, Periodizitäten etc.)
• usw.

In Bachelor- oder Masterarbeit soll untersucht werden, wie sich existierende Applikationskonzepte mittels solcher Public AI/ML Services “intelligent” erweitern und verbessern lassen. Hier ist nach Ihren Ideen gefragt! Die Art der zu untersuchenden Applikation ist dabei nicht eingeschränkt und kann eine Vielzahl an Typen umfassen, wie bspw.:

• Vokabeltrainer
• Mailapplikationen
• Texteditoren
• Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE)
• Webbrowser
• usw.

In Bachelorarbeiten ist jeweils die Kombination eines Applikationstyps mit den AI/ML Diensten eines AI/ML-Serviceproviders prototypisch zu untersuchen. Bei Masterarbeiten erweitert sich dieser Analysefokus entsprechend.

Die resultierenden Prototypen sollten für Demonstrationen und Entwicklung mit den “Freikontingenten” der entsprechenden Cloud Service Provider auskommen. Es ist grundsätzlich angestrebt, dass die demonstrierenden Prototypen als (im Umfang ggf. eingeschränkte) aber voll funktionsfähige Progressive und Responsive Web Applikationen realisiert werden, die grundsätzlich ohne Serverkomponenten auskommen (d.h. auf Client-side Storage setzen) oder sich auf existierende und verfügbare Dienste (wie bspw. Mail-/Versionskontrolldienste, etc.) abstützen.

Sollten serverseitige Komponenten erforderlich werden, können diese auf einer Kubernetes-basierten Plattform des myLab gehostet werden.

Die genaue Aufgabenstellung wird entsprechend der in Frage kommenden Pulic Cloud AI/ML Service Provider und der Applikation formuliert und mit dem Studierenden abgestimmt.

Sollte sich im Verlaufe einer Abschlussarbeit herausstellen, dass einzelne Aspekte aufgrund technischer Einschränkungen der Public AI/ML Cloud Services nicht realisierbar sind, kann die Aufgabenstellung ggf. angepasst werden. Die technische Einschränkung muss allerdings plausibel und nachvollziehbar erläutert und nachgewiesen werden.