Maschinelles Lernen in der Produktion
Themen
• Industrie 4.0 – Herausforderungen in der Produktion
• Grundlagen des Maschinellen Lernens (ML)
• Vorstellung verschiedener ML-Methoden
• Herangehensweise an ein ML-Projekt
• Überblick über Anwendungsbeispiele in der Produktion
• Programmierbeispiele in Python und scikit-learn
Datum 16.-17. Januar 2020
Ort IFW – Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen, Hannover
Kosten 1000,-€
Infrastruktur des Instituts
Das IFW beschäftigt sich mit sämtlichen Aspekten der spanenden Fertigungstechnik: vom Zerspanprozess über die Maschinenentwicklung bis zur Fertigungsplanung und -organisation. Dabei verbinden wir experimentelle, theoretische und simulationsgestützte Methoden und decken sowohl Grund-lagenforschung als auch praxisnahe Forschung und Entwicklung sowie Dienstleistungen und Beratung ab. Die enge Verzahnung von Universität und Industrie ist für uns – als Mittler zwischen Forschung und Praxis – ein Grundpfeiler unserer Arbeit.
Qualifikationsziele
Die Teilnehmenden lernen innerhalb des Schulungsmoduls der WGP verschiedene Anwendungsbeispiele maschineller Lernverfahren, bei-spielsweise die Detektion von Prozessanomalien in Sensordaten oder die optische Inspektion, kennen. Darüber hinaus werden verschiedene Methoden vorgestellt und in Python unter Anleitung implementiert.
Zielgruppe
Das Schulungsmodul richtet sich an Ingenieure und Führungskräfte aus der Industrie, die sich über Potenziale und Herausforderungen ma-schineller Lernverfahren in der Produktion informieren möchten.
Veranstaltungsort
Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
Leibniz Universität Hannover
An der Universität 2
30823 Garbsen
Ansprechpartner & Anmeldung
Sören Wilmsmeier
E-Mail: wilmsmeier@ifw.uni-hannover.de
Telefon: +49 511 762 18285
