Maschinelles Lernen in der Produktion
Vorlesung, 2 SWS
- Termin:
- Freitag, 09:20 - 10:50 Uhr
- Beginn:
- 13.04.2018
- Ort:
- KUT / E01
Übung
- Ort:
Inhalt
Methoden des maschinellen Lernens haben bislang nur bedingt Einzug im Produktionsumfeld gefunden. Durch die zunehmende Digitalisierung in der Fertigung werden aber zeitgemäße Lösungen benötigt, um effektiv mit der rasant wachsenden Datenmenge zu arbeiten. In der LV werden die theoretischen Methoden zum maschinellen Lernen im Produktionsumfeld mit praktischen Anwendungen in Verbindung gebracht. Dazu gehören:
- Erfassung von Daten aus Sensoren und Maschinen
- Vorverarbeitung und Verknüpfung von Daten
- Maschinelle Lernalgorithmen, u.a. SVM, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, sowie deren Anwendung und Bewertung.
Voraussetzungen
Fortgeschrittenes ingenieurtechnisches Studium, auch Wirtschaftsingenieurwesen; Grundkenntnisse Programmierung von Vorteil
- Lehrende/Vortragende:
- Herr Dr. Michael Schwarzenberger
- Nachweise:
- Leistungsnachweis benotet, 3 Cr.
- Leistungsnachweis unbenotet, 3 Cr.
- Ansprechpartner:
- Herr Prof. Ihlenfeldt
- E-Mail senden
- https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/16394878977
- Einschreibeort:
- https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/16394878977