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Schulungsübersicht
Einführung und Auswahl teamindividueller Anwendungsfälle
- Überblick über KI in industriellen Umgebungen
- Kategorien von Anwendungsfällen: Qualität, Wartung, Energie, Logistik
- Teambildung und Definition der Projektziele
Verständnis und Aufbereitung industrieller Daten
- Arten industrieller Daten: Zeitreihen, tabellarische Daten, Bilder, Text
- Datenerfassung, Bereinigung und Vorverarbeitung
- Explorative Datenanalyse mit Pandas und Matplotlib
Modellauswahl und Prototyping
- Wahl zwischen Regression, Klassifizierung, Clustering oder Anomalieerkennung
- Training und Evaluation von Modellen mit Scikit-learn
- Nutzung von TensorFlow oder PyTorch für fortgeschrittenes Modellieren
Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse
- Erstellung intuitiver Dashboards oder Berichte
- Interpretation von Leistungskennzahlen (Genauigkeit, Präzision, Recall)
- Dokumentation von Annahmen und Einschränkungen
Deployment-Simulation und Feedback
- Simulation von Edge-/Cloud-Deployment-Szenarien
- Sammlung von Feedback und Verbesserung der Modelle
- Strategien zur Integration in den operativen Betrieb
Entwicklung des Abschlussprojekts
- Finalisierung und Testen der Teamprototypen
- Peer-Review und gemeinsames Debugging
- Vorbereitung der Projektpräsentation und technischen Zusammenfassung
Teampräsentationen und Abschluss
- Präsentation von KI-Lösungskonzepten und -ergebnissen
- Gruppenreflexion und gewonnene Erkenntnisse
- Roadmap zur Skalierung von Anwendungsfällen innerhalb der Organisation
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Fertigungs- oder industriellen Prozessen
- Erfahrung mit Python und grundlegendem maschinellem Lernen
- Fähigkeit zur Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten
Zielgruppe
- Crossfunktionale Teams
- Ingenieure
- Data Scientists
- IT-Fachkräfte
21 Stunden