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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