Künstliche Intelligenz in der Produktionstechnik
| Sprache: | Englisch |
| Ort: | München |
| Dauer: | 3 Tage in 1 Woche |
| Start: | März 2024 |
| Kosten: | 1.080 € |
Das Programm vermittelt Ihnen moderne Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) angewandt auf Probleme der industriellen Fertigung.
Datenbanken und Datenbereinigung: Sie lernen verschiedene Datenquellen kennen und erfahren, wie man mit fehlenden, redundanten und verrauschten Daten umgeht.
Datentransformation: Erfahren Sie, wie Sie verschiedene Techniken der Merkmalsextraktion und -auswahl einsetzen, um Rohdaten in einen aussagekräftigen Datensatz zu verwandeln.
Data Mining und Modellierung: Treffen Sie Vorhersagen durch Anwendung von ML für Regressions- und Klassifizierungsaufgaben.
Auswertung und Interpretation: Anhand von realen Beispielen aus der Produktionstechnik lernen Sie, wie Sie die Ergebnisse von ML-Modellen interpretieren können.
Wichtige Infos
Vorteile
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Topaktuelles Fachwissen
Mit dem Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften als Partner profitieren Sie von topaktuellem Fachwissen der Dozenten und erhalten einzigartige Einblicke in Industrie 4.0.
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Hoher Praxisbezug
Sie können die erworbenen neuen Methoden und Werkzeuge sofort auf reale Datensätze aus der Produktion und Produktionstechnik anwenden.
-
Maßgeschneiderte Vorbereitung
Als individuelle Vorbereitung des Zertifikatskurses bieten wir Ihnen ein 90-minütiges Online-Tutorial zum Selbststudium an, um Ihre Programmierkenntnisse aufzufrischen.
Programmüberblick
Finden Sie hier alle wichtigen Informationen zu dem Zertifikatsprogramm. Welche Ziele das Programm verfolgt, die genauen Details zum Ablauf, was Sie lernen und welche Dozent:innen Ihnen die Inhalte vermitteln werden, erfahren Sie nachfolgend.
Ziel des Zertifikatskurses
Im Zeitalter der Digitalisierung und Globalisierung sind große Datenmengen in der industriellen Fertigung und Produktion unverzichtbar geworden. Entscheidungsträger:innen in allen produzierenden Branchen müssen zunehmend wissen, wie sie Big Data in der Produktionstechnik lesen und nutzen können, um strategische Entscheidungen zu treffen, welche die Innovation in den täglichen Arbeitsabläufen und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens im Allgemeinen steigern. Mit unserem Zertifikatsprogramm “Künstliche Intelligenz in der Produktionstechnik” möchten wir Ihnen die fachlichen Voraussetzungen vermitteln, um die genannten Herausforderungen optimal zu meistern.
Details
| Programm: | Künstliche Intelligenz in der Produktionstechnik |
| Abschluss: | Nach erfolgreicher Abschlussprüfung erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität München. |
| Akademische Verantwortung: | Prof. Dr.-Ing. Michael F. Zäh, Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TUM School of Engineering and Design |
| Zielgruppe: | Das Programm richtet sich an Entscheidungsträger:innen, die in der Fertigungsindustrie tätig sind. Sind Sie Produktionsleiter:in oder Performance Manager:in? Sind Sie Wirtschafts- oder Maschinenbauingenieur:in? Sie möchten besser verstehen, wie man Daten zur Lösung von Problemen in der Produktionstechnik einsetzt? Dann ist dieses Programm genau richtig für Sie! |
| Teilnahmegebühren: | In 2024: 1.080 Euro* (Regulärer Preis 2.365 Euro) |
| Sprache: | Englisch |
| Rabatte: | 10% Rabatt für TUM Alumni und Mitglieder oder Mitarbeiter unserer strategischen Kooperationspartner (siehe unten) |
| Termine: | 6. – 8. März 2024 von 9:00-17:00 Uhr |
| Studienort: | Vor Ort in Garching |
| Format & Zeitplanung: | ½ Woche (3 Tage) |
| Bewerbungsschluss: | 31. Januar 2024 |
| Zulassungsbedingungen: | Teilnehmende sollten einen akademischen Hintergrund in MINT-Fächern oder Wirtschaftswissenschaften mit quantitativem Schwerpunkt (z. B. Ökonometrie) haben sowie 2-5 Jahre Berufserfahrung. Grundlegende Programmiererfahrung (Matlab oder Python) wird empfohlen. Wir bieten ein 90-minütiges Online-Tutorial zum Selbststudium an, um die eigenen Programmierkenntnisse aufzufrischen. |
* Unserer Erfahrung nach helfen Steuervergünstigungen in Deutschland vielen unserer Programmteilnehmenden, ihre Ausbildung zu finanzieren, da diese bis zu 50 % der Studiengebühren und programmbezogenen Reisekosten in der Steuererklärung angeben können. Bitte sprechen Sie mit Ihren Steuerberater*innen für eine Einschätzung Ihrer Situation. Für Teilnehmende unserer Programme, die ihren Wohnsitz außerhalb Deutschlands haben, kann dies ebenfalls zutreffen, bitte klären Sie die Situation mit den lokalen Steuerbehörden.
Dozierende
| Thomas Mair, Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TUM School of Engineering and Design | Julian Stang, Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften, TUM School of Engineering and Design |
Aufbau
Das Programm ist in vier Themenbereiche gegliedert. In allen Schritten lernen Sie nicht nur die theoretischen Aspekte der Themen, sondern auch deren praktische Umsetzung mit der Programmiersprache Python.
Modul 1: Datenbanken und Datenbereinigung
- Einführung
- Datenquellen und Datenbanken
- Datenbereinigung
Modul 2: Datentransformation
- Einführung in die Programmierwerkzeuge, Jupyter Notebooks und Python
- Merkmalsextraktion und Auswahltechniken
Modul 3: Data Mining und Modellierung
- Lineare Regression
- Overfitting und Regularisierung
- Logistische Regression
- Neuronale Netze
Der Schritt des Data Mining und der Modellierung bilden den Schwerpunkt des Programms. Die zentralen Grundlagen des maschinellen Lernens werden vermittelt und auf reale Datensätze aus der Produktionstechnik angewendet.
Modul 4: Auswertung und Interpretation
- Gruppenarbeit
- Interpretation der Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens basierend auf realen Datensätzen aus der Produktionstechnik
Am letzten Tag des Programms haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, das hochmoderne Labor des iwb auf dem TUM-Campus in Garching zu besuchen und einige Live-Demonstrationen zu sehen.
Testimonials
Partner
Unterstützt von
Ihre Ansprechperson
Silvia Hagn
Team Lead Certificate & Customized Programs
Telefon: +49 (89) 289 – 26755
E-Mail: AI.production.engineering@lll.tum.de
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