KI in der Produktionstechnik

Worum geht's

Du lernst grundlegende Methoden der Künstlichen Intelligenz und ihre Anwendung in der Produktionstechnik. Anhand des Knowledge-Discovery-in-Databases-(KDD)-Prozesses und industrieller Fallbeispiele erfährst du, wie Daten aufbereitet, Merkmale extrahiert und Modelle für Aufgaben wie Regression, Klassifikation, Clustering, Bildverarbeitung und Zeitreihenanalyse entwickelt werden. Am Ende kannst du datengetriebene Lösungskonzepte für produktionsnahe Fragestellungen entwerfen und die Grenzen sowie Potenziale dieser Ansätze einschätzen.

Was du danach kannst

• Grundlegende KI-Methoden abrufen und gegenüberstellen
• Zentrale Herausforderungen datengetriebener Ansätze identifizieren
• Lösungskonzepte für industrielle KI-Anwendungen entwerfen
• Konzepte zur Wissensgewinnung aus Produktions- und Prozessdaten entwickeln

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen des KDD-Prozesses, Datenverständnis und Methoden; Integration von Übungen und Demonstrationen

Lehrmethode

• Vorlesung mit PräsentationenVermittlung theoretischer Grundlagen und Bereitstellung eines Foliensatzes zur Ergänzung durch eigene Notizen
• Übungen/Demonstrationen in Jupyter-NotebooksPraktische Anwendung relevanter Methoden und Tools an produktionsnahen Datensätzen
• VideomaterialZur Veranschaulichung ausgewählter Inhalte