Maschinelles Lernen in der Produktion
Umfang:
4 SWS (2/2/0) im Wintersemester
Hörende:
Studierende im Studiengang Maschinenbau, Studienrichtung Produktionstechnik
Studium Generale
Lehrender:
Prof. Dr.-Ing. Steffen Ihlenfeldt
Dr.-Ing. Valentin Lang
Inhalt der Vorlesung:
Methoden des maschinellen Lernens (ML) haben bislang nur bedingt Einzug in die Produktion gehalten. Durch die zunehmende Digitalisierung in der Fertigung werden aber zeitgemäße Lösungen benötigt, um effektiv mit rasant wachsenden Datenmengen zu arbeiten. Die Vorlesung bringt ML-Verfahren mit praktischen Anwendungen aus der Produktion in Verbindung. Dazu gehören:
- Erfassung von Daten aus Sensoren und Maschinen
- Maschinelle Lernverfahren, u.a. Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines, sowie deren Anwendung und Bewertung