KI in der Produktionstechnik

Worum geht's

Du lernst grundlegende Methoden der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendung in produktionstechnischen Fragestellungen kennen. Anhand des KDD‑Prozesses und industrieller Fallbeispiele übst du Datenaufbereitung, Merkmalsextraktion und den Einsatz von Regressions-, Klassifikations-, Cluster‑, Bildverarbeitungs‑ und Reinforcement‑Learning‑Methoden, um aus Produktionsdaten Wissen zu gewinnen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Was du danach kannst

• KI‑Methoden abrufen, gegenüberstellen und anwenden
• zentrale Herausforderungen datengetriebener Ansätze identifizieren
• Lösungskonzepte für industrielle KI‑Anwendungen entwerfen
• Konzepte zur Wissensgewinnung aus Produktions‑ und Prozessdaten entwerfen
• den KDD‑Prozess auf allen Ebenen anwenden
• Ergebnisse der KI‑Anwendung auf produktionstechnische Fragestellungen bewerten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen zum KDD‑Prozess und zu Methoden; Bereitstellung eines Foliensatzes
• Übung (Gruppenarbeit)Anwendung des KDD‑Prozesses auf industrienahe Datensätze, Diskussion von Methoden/Tools, Projektarbeit

Lehrmethode

• VorlesungErklären der theoretischen Grundlagen und Präsentation von Methoden und Tools
• Übungen / Demonstrationen (Jupyter‑Notebooks)Anleitungen und praktische Beispiele zur Anwendung der Tools und Methoden
• GruppenprojektTransfer und eigenständige Anwendung des KDD‑Prozesses auf industrielle Datensätze; Erarbeitung von Handlungsempfehlungen