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Schulungsübersicht

Einführung und Auswahl des teambezogenen Anwendungfalls

  • Überblick über KI in industriellen Umgebungen
  • Kategorien von Anwendungsfällen: Qualitätssicherung, Instandhaltung, Energie, Logistik
  • Teambildung und Definition der Projektziele

Verständnis und Vorbereitung industrieller Daten

  • Arten industrieller Daten: Zeitreihen, Tabellen, Bilder, Text
  • Datenerfassung, Bereinigung und Vorverarbeitung
  • Explorative Datenanalyse mit Pandas und Matplotlib

Modellauswahl und Prototypenerstellung

  • Auswahl zwischen Regression, Klassifizierung, Clustering oder Anomalieerkennung
  • Training und Bewertung von Modellen mit Scikit-learn
  • Verwendung von TensorFlow oder PyTorch für fortgeschrittene Modellierung

Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse

  • Erstellung intuitiver Dashboards oder Berichte
  • Interpretation von Leistungskennzahlen (Genauigkeit, Präzision, Recall)
  • Dokumentation von Annahmen und Einschränkungen

Simulierte Bereitstellung und Feedback

  • Simulation von Edge-/Cloud-Bereitstellungsszenarien
  • Sammlung von Feedback und Verbesserung der Modelle
  • Strategien für die Integration in die Betriebsprozesse

Entwicklung des Endprojekts (Capstone Project)

  • Finalisierung und Testung der Team-Prototypen
  • Peer-Review und kollaboratives Debugging
  • Vorbereitung der Projektpräsentation und technischen Zusammenfassung

Teampräsentationen und Abschluss

  • Präsentation der KI-Lösungskonzepte und -ergebnisse
  • Gruppendiskussion und gewonnene Erkenntnisse
  • Fahrplan zur Skalierung von Anwendungsfällen innerhalb der Organisation

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Fertigungs- oder Industrieprozessen
  • Erfahrung mit Python und grundlegendem maschinellem Lernen
  • Fähigkeit zur Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten

Zielgruppe

  • Interdisziplinäre Teams
  • Ingenieure
  • Data Scientists
  • IT-Fachkräfte
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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