Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Wiederholung Inhalte Seminar ?KI in technischen Prozessen - Teil 1?
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
-Einführung in Maschinelles Lernen: Definitionen, Konzepte und Unterschiede zu traditionellen Algorithmen
Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Bedeutung von Datenqualität und -vorbereitung
- Methoden zur Datenbereinigung und -normalisierung
- Feature Engineering: Auswahl und Erstellung relevanter Merkmale
Maschinelles Lernen - überwachte und unüberwachte Lernmethoden
- Überblick über verschiedene Lernmethoden
- Überwachtes Lernen: Regression und Klassifikation
- Unüberwachtes Lernen: Clustering und Anomalie Erkennung
- Beispiele und Anwendungsfälle aus der Praxis
Entwicklung und Training von KI-Modellen
- Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle
- Training und Validierung von Modellen
- Hyperparameteroptimierung und Modellbewertung
Implementierung und Integration von KI-Systemen
- Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen
- Integration von KI-Systemen in bestehende technische Prozesse
- Herausforderungen und Best Practices
Ziele/Bildungsabschluss:
Das Seminar KI in technischen Prozessen - Teil 2 vermittelt Entwicklern, Prozess- und Projektingenieuren das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um Künstliche Intelligenz (KI) gezielt in technischen Prozessen einzusetzen. KI und Maschinelles Lernen werden immer mehr zu einem unverzichtbaren Werkzeug, um die Effizienz, Qualität und Innovationskraft im Arbeitsumfeld und damit auch in der Industrie zu steigern. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie Sie KI-Modelle entwickeln, trainieren und implementieren, um technische Prozesse zu optimieren.
Im zweiten Teil unserer Seminarreihe erlangen Mitarbeitende von Entwicklungs- und Engineering-Teams,
- eine umfassende Expertise über Künstliche Intelligenz in technischen Prozessen:
Sie erwerben fundiertes Wissen und praktische Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere des Maschinellen Lernens.
- Kenntnisse zur Steigerung der Prozesseffizienz:
Entwicklungs- und Ingenieurteams lernen, wie sie mithilfe von KI Produktionsprozesse effizienter gestalten, die Qualitätssicherung verbessern und Ressourcen effektiver nutzen können.
- Einblicke in die Datenvorbereitung und -verarbeitung:
Sie erhalten Einblicke in die Methoden zur Datenbereinigung und -normalisierung sowie in das Feature Engineering, um relevante Merkmale auszuwählen und zu erstellen.
- Kenntnisse über KI-Technologien und -Methoden:
Wir vermitteln Wissen über den Einsatz KI-gestützter Methoden. So lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, ihr Unternehmen zukunftsfähig zu machen und sich selbst als führende Expertinnen und Experten im Bereich KI zu etablieren.
Nach Abschluss des Seminars KI in technischen Prozessen - Teil 2 sind Entwicklungs- und Engineering-Teams in der Lage, technische Prozesse mit KI effizienter zu gestalten und die Potenziale von Datenanalysen voll auszuschöpfen. Sie sind in der Lage, große Datenmengen effektiv zu analysieren und für KI-Modelle nutzbar zu machen.
Darüber hinaus erwerben sie die Kompetenz, KI-Projekte erfolgreich zu planen und zu leiten, was zu einer deutlichen Verbesserung der Qualitätssicherung durch den Einsatz KI-gestützter Methoden führt. Dies bedeutet in der Regel auch eine signifikante Steigerung der Produktivität und Kosteneffizienz.
Aufbauend auf diesem zweiten Teil unserer Seminarreihe bieten wir einen dritten Teil an, in dem Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus Entwicklungs- und Ingenieurteams lernen, ihr Wissen über KI in technischen Prozessen praktisch anzuwenden.
Teilnahmevoraussetzungen:
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer sollten ein grundlegendes Verständnis technischer Prozesse und Abläufe
in ihren jeweiligen Arbeitsbereichen mitbringen sowie Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, R und/oder KNIME Analytics Platform) haben. Hilfreich ist auch ein grundlegendes Verständnis von mathematischen und statistischen Konzepten, um die Funktionsweise von KI-Algorithmen besser zu verstehen.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Personen, die Softwarelösungen entwickeln und implementieren, KI zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung einsetzen möchten, Projekte optimieren mittels maschinellem Lernen, KI-gestützte Qualitätssicherung in Produktionsprozessen, KI in der IT-Infrastruktur und Datenverwaltung sowie zur vorausschauenden Instandhaltung einsetzen möchten:
- Entwickler und Software-Ingenieure,
- Prozess- und Projektingenieure,
- Qualitätsmanager und Qualitätssicherungstechniker,
- IT-Spezialisten und Systemadministratoren,
- Wartungs- und Instandhaltungsingenieure.
Seminarkennung:
EX/A30/20401181/09092025-1
