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Veranstaltung


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14.09.2022 - 16.09.2022 | Saarbrücken

Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen auf materialwissenschaftliche Beispiele

Für die Auswertung materialwissenschaftlicher und werkstoffkundlicher Daten, vor allem für Bilddaten, wird Künstliche Intelligenz in Form des Maschinellen Lernens mit Hilfe von Deep Learning immer wichtiger. Diese Fortbildung bietet Ihnen einen praxisorientierten Einstieg in faltungsbasierte neuronale Netwerke (Convolutional Neural Networks) zur automatischen Analyse von materialwissenschaftlichen Daten. Der Fokus liegt auf der Klassifizierung und Segmentierung von Bilddaten und Tabellendaten.

Fortbildungsleitung:

Dr.-Ing. Tim Dahmen - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Dozenten

Dr.-Ing. Dominik Britz - Material Engineering Center Saarland (MECS)
Prof. Dr.-Ing. Frank Mücklich - Universität des Saarlandes
Martin Müller - Universität des Saarlandes
Prof. Dr. Stefan Sandfeld - Forschungszentrum Jülich GmbH

Ihr Nutzen:

- Nach einer kurzen Einführung, welche mathematisch nicht in die Tiefe geht, werden gemeinsam Anwendungsbeispiele von Deep Learning entwickelt.
- Sie lernen, wie man mit Hilfe von Python und geeigneten Bibliotheken Neuronale Netzwerke implementieren und anwenden kann. Der Fokus liegt dabei auf der eigenständigen Anwendung der erarbeiteten Modelle.
- Durch eigenaktives Ausführen und Ändern der zur Verfügung gestellten Skripte können Sie das Erlernte direkt praktisch anwenden.
- Nach der Teilnahme kennen Sie die Möglichkeiten und Problemstellungen des Maschinellen Lernen, so dass Sie die gelernten Inhalte auf eigene Daten effizient übertragen und adaptieren zu können.

Ziel ist es, dass die Teilnehmenden Möglichkeiten und Probleme kennen und anwenden lernen, um die gelernten Inhalte auf eigene Daten effizient übertragen und adaptieren zu können.

Ideale Voraussetzungen für eine erfolgreiche Teilnahme an der Fortbildung sind grundlegende Programmierkenntnisse in Python, Matlab oder anderen Programmiersprachen. Die Vorkenntnisse umfassen unter anderem: Variablen und zugehörge arithmetische Operationen, Funktionen, Fallunterscheidungen, Kontrollstrukturen. Weiterhin sind Mathematik Grundkenntnisse hilfreich. Beispielsweise sollten Sie eine Vorstellung zu den Stichworten Vektor, lineare Abhängigkeit, Gradient und Nichtlinearität haben.

Weitere Termine
Online-Veranstaltungen:
04. - 08. April 2022 (Veranstaltungssprache Englisch)
16. – 20. Mai 2022 (Veranstaltungssprache Deutsch)

Präsenzveranstaltungen:
19. - 21. Oktober 2022 in Frankfurt am Main (Veranstaltungssprache Englisch)

Hinweise zur Teilnahme:
Die registrierten Teilnehmenden erhalten einige Tage vor der Veranstaltung den Zugangslink zur Fortbildung per Mail.

In den Teilnahmegebühren sind Fortbildungsunterlagen enthalten, die die registrierten Teilnehmenden einige Tage vor der Veranstaltung per Post erhalten.

Benötigte Softwaretools für die Teilnahme: PUTTY (Installationsanleitung erhalten die Teilnehmenden kurz vor der Fortbildung).

Termin:

14.09.2022 ab 09:00 - 16.09.2022 13:00

Anmeldeschluss:

24.08.2022

Veranstaltungsort:

Universität des Saarlandes
Saarbrücken
Saarland
Deutschland

Zielgruppe:

Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler

E-Mail-Adresse:

Relevanz:

überregional

Sachgebiete:

Informationstechnik, Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften

Arten:

Seminar / Workshop / Diskussion, Vortrag / Kolloquium / Vorlesung

Eintrag:

17.01.2022

Absender:

Stefan Klein

Abteilung:

Kommunikation & Medien

Veranstaltung ist kostenlos:

nein

Textsprache:

Deutsch

URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event70569


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