Maschinelles Lernen in der Produktion

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

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