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09/24/2019 - 09/26/2019 | Freiberg

DGM-Fortbildung Maschinelles Lernen

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

Nach einer kurzen Einführung, welche mathematisch nicht in die Tiefe geht, werden Anwendungsbeispiele von Deep Learning entwickelt. Die Teilnehmer werden 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. Jedem Teilnehmer wird ein geeigneter Computer, sowie der benötigte Code der entwickelten Verfahren in Form von Jupyter Notebooks, zur Verfügung gestellt. Im Vordergrund steht das entdeckende Lernen durch eigenaktives Ausführen und Ändern der zur Verfügung gestellten Skripte. Ziel ist es, dass die Teilnehmer 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.

Das Fortbildung steht unter der fachlichen Leitung von:
Prof. Dr. Stefan Sandfeld
Professor für Mikromechanische Materialmodellierung an der Technischen Universität Freiberg

Dr.-Ing. Tim Dahmen
Teamleiter Computational 3D Imaging, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Weitere Informationen unter:
https://www.dgm.de/index.php?id=6548

Information on participating / attending:
DGM-Mitglied: 1375 €
Persönliches DGM-Mitglied | Mitarbeiter/-in eines DGM-Mitgliedsunternehmens /-institutes.

DGM-Nachwuchsmitglied (<30 Jahre): 825 €
Persönliches DGM-Mitglied | Mitarbeiter/-in eines DGM-Mitgliedsunternehmens /-institutes.

Regulär: 1.450 €

Regulär Nachwuchsteilnehmer (<30 Jahre): 900 €

Teilnahmepreise inkl. 19% MwSt.
Enthalten sind Unterlagen, Getränke, Mittagessen und ein Abendessen.

Nachwuchsplätze werden nur vergeben, wenn die Veranstaltung nicht voll ausgelastet ist. Spätestens 3 Wochen vor Veranstaltungsbeginn erhalten die angemeldeten Nachwuchsteilnehmer eine Mitteilung, ob die Teilnahme möglich ist. Bei großer Nachfrage wird bei der Platzvergabe das DGM-Nachwuchsmitglied bevorzugt.

Date:

09/24/2019 09:00 - 09/26/2019 17:00

Event venue:

TU Bergakademie Freiberg
Freiberg
Sachsen
Germany

Target group:

Business and commerce, Scientists and scholars

Email address:

Relevance:

transregional, national

Subject areas:

Economics / business administration, Information technology, Materials sciences, Mechanical engineering

Types of events:

Seminar / workshop / discussion

Entry:

05/02/2019

Sender/author:

Dipl.-Ing. Fahima Fischer

Department:

Pressereferat

Event is free:

no

Language of the text:

German

URL of this event: http://idw-online.de/en/event63503

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