Maschinelles Lernen in der Produktion
Übung, 2 SWS
- Termin:
- Montag, 09:20 - 12:40 Uhr
- Ort:
- KUT/E1
Vorlesung, 2 SWS
- Termin:
- Mittwoch, 14:50 - 16:20 Uhr
- Ort:
- ZEU/118
Inhalt
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
Voraussetzungen
Fortgeschrittenes ingenieurtechnisches Studium,
auch Wirtschaftsingenieurwesen; Grundkenntnisse
Programmierung von Vorteil
- Lehrende/Vortragende:
- Prof. Dr. S. Ihlenfeldt, Dipl.-Ing. Eugen Boos, Dr.-Ing. Valentin Lang
- Nachweise:
- Leistungsnachweis benotet, 1 Cr.
- Leistungsnachweis unbenotet, 1 Cr.
- Ansprechpartner:
- Prof. Dr.-Ing. Steffen Ihlenfeldt
- E-Mail senden
- https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/36653891586/CourseNode/1625108374105869007
- Einschreibeort:
- https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/36653891586/CourseNode/1625108374105869007