Maschinelles Lernen für die Produktentwicklung

Worum geht's

Dieses Modul vermittelt Methoden des maschinellen Lernens und deren Einsatz in der Produktentwicklung. Du lernst, ML-Modelle zu verstehen und praktisch anzuwenden, Unsicherheiten zu quantifizieren sowie probabilistische Modelle und Optimierungsverfahren für designorientierte Aufgaben einzusetzen.

Was du danach kannst

• Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen
• Modelle zur schnellen Bewertung von Designs anwenden
• Unsicherheiten in Designprozessen analysieren
• Wahrscheinlichkeitsmodelle für Prognose und Experimente einsetzen
• Gelehrte Methoden auf Modellgeneratoren anwenden, um Entwurfsvorschläge zu erhalten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen und Demonstration komplexerer Herleitungen
• Programmierbeispiele und ÜbungenPraktische Vertiefung der Inhalte, meist mechanischer Ingenieurskontext
• SprechstundenBesprechung der Übungen und Diskussion unterschiedlicher Lösungsvorschläge

Lehrmethode

• VorlesungsfolienEinführung in Konzepte und Struktur des Stoffes
• Handschriftliche Notizen auf Tablet-PCVeranschaulichung und Herleitung komplexerer Zusammenhänge
• Interaktive Elemente (Mentimeter, Fragen)Fördert Interaktion und Diskussion während der Vorlesung
• Programmierte Beispiele & SelbststudiumsübungenErmöglichen praktische Erfahrung und Vertiefung