@masterthesis{Keith2023,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Keith, Anna-Lena},
  title     = {KI und Sprache : explorativer Blick auf Word Embeddings im NLP},
  publisher = {FH Aachen},
  address   = {Aachen},
  school      = {Fachhochschule Aachen},
  pages     = {271 Seiten},
  year      = {2023},
  abstract  = {K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) wird heute vielf{\"a}ltig eingesetzt, so auch im Bereich der Sprache. Pers{\"o}nliche Assistent:innen und Chatbots beeindrucken, da sie so etwas Vielschichtiges wie die menschliche Sprache beherrschen. Dass Maschinen dabei nur komplexen mathematischen Regeln folgen, ist den meisten klar. Doch was verbirgt sich hinter dem vermeintlichen „Sprachverst{\"a}ndnis" einer KI? Word Embeddings bilden eine numerische Repr{\"a}sentation von Sprache ab und dienen einem Machine Learning Algorithmus als eine Art „Wortschatz", mit dem gerechnet werden kann. Das Projekt bildet einen hundertdimensionalen Word Embedding Datensatz auf verschiedene Weise und mittels explorierbarer interaktiver Tools ab. Kombiniert mit Erkl{\"a}rungen und eigenen Erkenntnissen finden sich diese Tools in einem Blog, der fachfremden Einsteigenden ins Thema KI erste tiefergehende Einblicke „hinter die Kulissen" bieten soll."},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Kieslich2023,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Kieslich, Jasmina},
  title     = {Roverandom : eine illustrative Aufarbeitung und Neuinterpretation des Kinderbuches von J.R.R Tolkien},
  publisher = {FH Aachen},
  address   = {Aachen},
  pages     = {189 Seiten},
  year      = {2023},
  abstract  = {Die Geschichte „Roverandom" von J.R.R Tolkien l{\"a}dt auf eine spannende Reise an der Seite des kleinen Hundes Rover ein, welche zum Mond und in die Tiefsee, vorbei an Zauberern und Drachen f{\"u}hrt. Um das Abenteuer Tolkiens neu aufleben zu lassen, befasst sich dieses Projekt mit der illustrativen Aufarbeitung der Geschichte. Auf Grundlage der Betrachtung von Inspirationen und eigenen Illustrationen des englischen Schriftstellers entwickelte sich eine einheitliche Gestaltung innerhalb des Projekts. Durch die Kombination analoger und digitaler Medien entstanden {\"u}ber 40 Illustrationen, welche verschiedenste Szenen visualisieren und so die Welt des kleinen Hundes Rover auf eine anschauliche Art und Weise darstellen. Die Geschichte „Roverandom" wird so durch eine ganz eigene Bildsprache visuell begleitet und f{\"u}r interessierte Leser:innen neu ge{\"o}ffnet.},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Ferraioli2023,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Ferraioli, Luigi},
  title     = {Validierung einer Simulationsumgebung f{\"u}r Umfeldsensorik von Schienenfahrzeugen},
  publisher = {FH Aachen},
  address   = {Aachen},
  school      = {Fachhochschule Aachen},
  pages     = {49 Seiten},
  year      = {2023},
  abstract  = {Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der digitalen Nachbildung eines Testgel{\"a}ndes sowie eines Schienenfahrzeugs in der Simulationsumgebung Gazebo. Der Schwerpunkt liegt auf der pr{\"a}zisen Abbildung der Umfeldsensorik anhand eines realen Schienenfahrzeuges. Ziel ist die Erzeugung {\"a}quivalenter Messdaten der Simulationsumgebung und des realen Schienenfahrzeuges unter gleichen Einsatzbedingungen. Dazu werden unterschiedliche Verfahren eingesetzt, um die Parameter der einzelnen Sensorik so zu konfigurieren, dass die Messergebnisse mit den Messdaten der realen Sensorik konvergieren. Die Ergebnisse der Messdaten zeigen, dass obwohl die Simulationsumgebung einige physikalische Materialeigenschaften nicht ber{\"u}cksichtigt, eine pr{\"a}zise Abbildung der Sensorik und geometrischen Strukturen des Testgel{\"a}ndes m{\"o}glich ist. Dar{\"u}ber hinaus erm{\"o}glicht die Kombination von Gazebo und ROS2 Integrationstests und die Entwicklung von Softwareanwendungen sowohl in der Simulation als auch auf dem realen Schienenfahrzeug. Eine realit{\"a}tsnahe und reproduzierbare Auswertung der Sensormessdaten der Simulationsumgebung f{\"u}r Schienenfahrzeuge ist somit realisierbar.},
  language  = {de}
}