Alexander Scharff – författare
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Del 42 - Alte Orient
Wesensunterschiede Ägyptischer Und Vorderasiatischer Kunst
Ein Vortrag
Inbunden, Tyska, 1944
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PDF, Tyska, 20221 452 kr
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Dieser Titel aus dem De Gruyter-Verlagsarchiv ist digitalisiert worden, um ihn der wissenschaftlichen Forschung zuganglich zu machen. Da der Titel erstmals im Nationalsozialismus publiziert wurde, ist er in besonderem Mae in seinem historischen Kontext zu betrachten. Mehr erfahren Sie hier.
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PDF, Tyska, 2022211 kr
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Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Kunstliche Intelligenz, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule fur Oekonomie & Management gemeinnutzige GmbH, Hochschulleitung Essen fruher Fachhochschule, Veranstaltung: E-Business, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Hausarbeit wird die Frage erlautert, welche Faktoren fur den Erfolg und die Qualitat eines Text-zu-Bild-Generators verantwortlich sind. Welche technischen Voraussetzungen muss ein neurales Modell erfullen, wie ist der Stand der aktuellen Entwicklung und wo liegen die Grenzen? Zur Beantwortung dieser Fragestellung wird im Rahmen der Arbeit eine Literaturrecherche herangezogen. Auerdem wurde im Juni 2022 durch eine Einladung ein Zugang zum modernen Text-zu-Bild-Generator DALL-E 2 von Open AI erlangt, um eine stichprobenhafte Evaluation der Outputs zu ermoglichen. Mithilfe der Literaturrecherche sowie Stichproben innerhalb von aktuellen Bildgeneratoren sollen folgende Hypothesen untersucht werden: H1: Aktuelle Text-zu-Bild-Generatoren sind in der Lage, Bilder in einer Qualitat zu generieren, wie Menschen es in der Fotografie und der Bildkunst konnen. H2: Text-zu-Bild-Generatoren sind durch ihren Trainingsdatensatz begrenzt und konnen keine Werke erstellen, fur die sie nicht mit genugend Referenzen trainiert wurden. Menschen haben ein starkes visuelles Vorstellungsvermogen. Wenn Menschen uber sensorische Charakteristiken nachdenken, vermitteln sie sie selbst uber Bilder, die sie sich in ihrem Bewusstsein vorstellen. Dieses Vorstellungsvermogen spielt eine wichtige Rolle dabei, Erinnerungen zu verarbeiten und Zusammenhange herzustellen. Bildverarbeitungstechnologien, die in Computerspielen oder Anwendungen wie Photoshop eingesetzt werden, haben in den letzten Jahren stark von der Maschine-Learning-Technologie profitiert. Einer der neuen Felder ist die Synthese von Bildmaterial durch Text-zu-Bild-Generatoren. Die Grundlagen hierfur legten Godfellow et al. 2014, indem sie neuralen Netzwerken beibrachten, sich selbst zu trainieren. Dafur trainierten sie zwei Modelle. Beide Modelle wurden mit Bildern aus einem Datensatz trainiert. Allerdings sollte das erste Modell, das Generative Model, daraus neue Bilder kreieren und das zweite Modell, das Discriminative Model, feststellen, ob das erste Modell die Bilder aus dem Datensatz nur kopiert oder tatsachlich ein neues Bild generiert hat. Im statistisch besten Sinne gab das zweite Modell die Wahrscheinlichkeit, ob die Ausgabe ein neues Bild ist, mit einem Koeffizienten an. So wurde der Weg zu einem Bildgenerator, der neue Bilder generiert, die es zuvor so noch nicht gegeben hatte, zu einem Spiel mit zwei Spielern.
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PDF, Tyska, 2023259 kr
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Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media, Note: 1,3, FOM Essen, Hochschule fur Oekonomie & Management gemeinnutzige GmbH, Hochschulleitung Essen fruher Fachhochschule, Veranstaltung: Empirisches Forschungsprojekt, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende empirische Untersuchung erweitert das Verstandnis des Einflusses von Influencern auf Konsumentenentscheidungen, indem sie die Prazision des Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierungsverfahrens (PLS-SEM) mit dem dynamischen Feld des Influencer-Marketings verbindet. Die Studie erkundet systematisch die Faktoren, die zur Akzeptanz von Produktplatzierungen auf Instagram beitragen und wie diese die Kaufintentionen der Konsumenten modulieren. Mit strenger wissenschaftlicher Methodik analysiert diese Arbeit das Zusammenspiel zwischen der Glaubwurdigkeit von Influencern, der Attraktivitat der Endorsements und der daraus resultierenden Konsumentenreaktion. Die Forschung stutzt sich auf eine solide Datengrundlage, die durch eine grundliche Vorverarbeitung und eine methodisch fundierte Auswahl von 99 Teilnehmern aus 347 Befragten charakterisiert ist. Diese Studie bietet einen tiefen Einblick in die Faktoren, die das Influencer-Marketing beeinflussen und prasentiert ein ausfuhrlich konzipiertes Untersuchungsmodell, welches aus elf Hypothesen besteht. Hieraus werden Erkenntnisse gewonnen, die dabei helfen, das Potenzial von Influencern weiter auszuschopfen. Die Zunahme der Bedeutung von Social-Media-Influencern ist ein markantes Phanomen des modernen Marketings. Die Rolle dieser digitalen Meinungsfuhrer hat sich weit uber das traditionelle Verstandnis von Werbung hinaus entwickelt. Sie sind zu zentralen Akteuren geworden, die nicht nur Marken auf vielfaltige Weise auf sozialen Netzwerken reprasentieren, sondern auch tiefgreifenden Einfluss auf die Wahrnehmungen und Entscheidungen ihrer Follower ausuben. Die Effektivitat von Marketingkampagnen, die Influencer einbinden, hat sich als uberlegen gegenuber traditionellen Ansatzen mit konventionellen Prominenten erwiesen, was die signifikante Integration von Influencer-Marketing in die Strategien der Marketer belegt. Mit einem hohen erwarteten jahrlichen Umsatzwachstum verdeutlicht die Entwicklung in der Branche nicht nur die okonomische Tragweite, sondern auch die kulturelle Verschiebung hin zu einer neuen Ara des digitalen Marketings. Diese Arbeit stellt einen Beitrag zur Feststellung dieser Dynamik dar.
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PDF, Tyska, 2024386 kr
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Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule fur Oekonomie & Management gemeinnutzige GmbH, Hochschulleitung Essen fruher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterarbeit untersucht die Akzeptanz und Wirkung von KI-generierten Bildern im Marketing-Kontext, speziell im Fashion-Marketing und Social-Media-Werbung. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Text-zu-Bild-Generatoren, insbesondere Midjourney 5.2, zur Bildsynthese. Es werden Aspekte der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle betrachtet, die sich auf Nichtgleichgewichts-Thermodynamik stutzen. Die Arbeit umfasst eine experimentelle Studie mit 450 Teilnehmenden, von denen nach Vorverarbeitung 337 in die Analyse einbezogen wurden. Sie vergleicht die Reaktionen auf KI-generierte Bilder gegenuber einem realen Bild in Bezug auf wahrgenommene Einzigartigkeit, Lebendigkeit, Attraktivitat und kognitive sowie affektive Involvierung. Die Studie nutzt das PLS-SEM-Verfahren in Verbindung mit einer Multigruppenanalyse (MGA) zur Datenanalyse. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-generierte Bilder in Bezug auf Akzeptanz und Kaufintention vergleichbar mit realen Bildern sind, wobei nur marginale Unterschiede in den Einflussgro en festgestellt wurden. Interessanterweise wird die wahrgenommene Attraktivitat stark durch die spezifischen Eigenschaften der Bildgenerierungssoftware beeinflusst. Ebenso wird die Identifizierbarkeit von KI-generierten Bildern als solche untersucht, mit dem Ergebnis, dass diese oft nicht besser erkannt werden als zufallig. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Erforschung der Wirksamkeit und Anwendbarkeit von KI-generierten Bildern im Marketing und stellt ein Untersuchungsmodell auf, das auf dem SOR-Bezugsrahmen (Stimulus-Organismus-Reaktion) und dem Konzept des "e;Prompt Engineering"e; basiert. Sie hebt die Potenziale und Herausforderungen von KI-generierten Bildern in der Werbewelt hervor und gibt Ansto e fur weiterfuhrende Forschung und praktische Anwendung in diesem Bereich.