Für Entwickler

KI IM KURS

Produktionsanlagen wurden in der Vergangenheit und werden auch oft noch heute überwacht mit Hilfe von Wissen, welches durch Menschen erstellt wurde und deshalb oft unvollständig und schwer zu überprüfen und zu warten ist. Alternativ bieten datengetriebene Ansätze eine vielversprechende Lösung, großen Datenmengen automatisiert zu verarbeiten und zur Überwachung einzusetzen. Für die Überwachung relevante Daten werden Algorithmen zugeführt und generieren automatisch das notwendige Wissen. Dabei sind folgende Themen zu berücksichtigen: Datenerfassung (oft in Echtzeit) und Speicherung, Datenanalyse, Mensch-Maschine Schnittstellen, sowie Feedback- und Steuerungsmechanismen.

In diesem Kurs werden wir Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) in Produktionsanlagen anhand von Dienstleistungen, wie vorausschauende Wartung, Diagnose und Energieoptimierung, erläutern. Wir stellen aktuelle Erfolgsgeschichten mit unterschiedlichen Anwendungsfälle und Verfahren aus verschiedenen Branchen als Beispiele vor.

KI im Team lernen – in zwei Tagen vermitteln wir Ihnen und Ihrem Team die wichtigsten Grundlagen für ML und KI in der Industrie.

Ziel

Wir liefern in diesem Praxisworkshop leicht umsetzbare Lösungen, um KI und ML in vorhandene Produktionsanlagen zu integrieren. Dabei geht es weniger um das tiefe Verständnis der algorithmischen Verfahren als vielmehr um die Chancen und Probleme der heterogenen ML-Ansätze. Vorbedingungen für den Einsatz von ML- Lernmethoden in der Produktion können mit diesem Lehrgang abgeprüft, Vor- und Nachteile verschiedener Methoden abgewägt, und anhand konkreter Beispielen in eigene Projekte umgesetzt werden.


Themen

  • Einführung in KI/ML
  • Datenakquise und Datensemantik
  • Anwendungen
  • Statistische Datenanalyse
  • Dimensionsreduktion
  • Werkzeuge
  • Neurale Netze
  • Einkaufen oder selbst machen?
  • Diagnose
  • Ethik und Recht
  • Aus- und Weiterbildung
  • Forschung / Zukunft
  • Praktische Übungen mit Python / Jupyter Notebooks:
    Anomalie Erkennung mit Wahrscheinlichkeitsfunktionen, Neurale Netze, CNNs

Ausbilder

Peter Seeberg

Prof. Dr. Oliver Niggemann

Kontakt
Bei Fragen wenden Sie sich an:
Barbara März

Mail: bm@industrial-newsgames.de

Mobil: +49 151 62334503

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