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Nachrichten, Termine, Experten
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Teil 1: Einführung in Maschinelles Lernen für Ingenieure
Maschinelles Lernen versus konventionelle Prozessanalyse
Übersicht gängiger Methoden zur experimentellen Prozessanalyse (Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, Frequenzanalyse / Spektren, Zeitreihenanalyse / Trends) und ML-Modellierungsalgorithmen (Klassifizierung, Clustering, Regression). Unterschiede, Vor- bzw. Nachteile. Überwachtes versus unüberwachtes Lernen. ML-Workflow, ML-Anwendungen in der Produktion.
Daten in der Produktion
Ohne Daten kein ML! Datenstrukturen und Informations- modelle, Datenakquise, (OPC UA, UMATI, MQTT, SECS / GEM, EDA / Interface A), Datenqualität, Datenvorverarbeitung, fehlende Werte und Ausreißer, Auswahl von Merkmalen (Features) und Dimensionsreduzierung, PCA.
Praxisbeispiel 1: Problemstellung, Vorgehensweise und Aufbau einer Versuchsumgebung
Profilschiene mit Linearantrieb als technischer Prozess, allg. Vorgehensweise, technische Realisierung der Datenerfassung, Datensichtung, Abschätzung und Verbesserung der Datenqualität, Übersicht ML-Plattformen, Frameworks und Bibliotheken, Arbeit mit Python / Jupyter Notebook.
Teil 2: Anwendung von ML-Algorithmen
Praxisbeispiel 1: Anwendung eines ML-Algorithmus
Wahl einer passenden ML-Strategie, Implementierung, Gütebewertung und Validierung, Accuracy / Precision / Recall (Genauigkeit-Trefferquote), Cross Validation (Kreuzvalidierungsverfahren), Performance, Optimierung der Lösung.
Praxisbeispiel 2: Anwendung eines ML-Algorithmus
Anlage zur Herstellung versiegelter Becher aus Karton als technischer Prozess, Problemstellung, Wahl einer passenden ML-Strategie, Implementierung, Gütebewertung und Validierung, Optimierung der Lösung.
Alternative Lösungen für Praxisbeispiel 2
Braucht man immer KI / ML? Grenzen des Maschinellen Lernens. Übersicht alternativer Lösungen zum Praxisbeispiel 2, Fourier-Transformation, Bildverarbeitung ohne KI, Lösungsvergleich mit und ohne KI, Vor- bzw. Nachteile.
Auswertung und Diskussion der Erkenntnisse, Feedback
Information on participating / attending:
Date:
09/28/2022 09:00 - 09/28/2022 17:00
Event venue:
Fraunhofer IWU Dresden oder nach Bedarf als online-Schulung
Nöthnitzer Straße 44
01187 Dresden
Dresden
Sachsen
Germany
Target group:
Business and commerce, Scientists and scholars
Relevance:
regional
Subject areas:
Mechanical engineering
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
08/19/2022
Sender/author:
Fraunhofer IWU
Department:
Kommunikation
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event72267
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