Seminar

Deep Learning in der Fahrzeugentwicklung

mit Teilnahmebescheinigung

Deep Learning

Ziel des Seminars ist die Vermittlung eines grundlegenden Verständnisses des Deep Learnings im Kontext von Produktentwicklungsprozessen. Dazu gehört neben der eigentlichen Methodik auch die Kenntnis der Anwendungsmöglichkeiten in der Fahrzeugentwicklung, die nötigen Voraussetzungen, die Limitierungen des Ansatzes sowie absehbare zukünftige Entwicklungen.

Konkret werden die wichtigsten Methoden des Deep Learnings vorgestellt und durch interaktive Tutorials erlebbar gemacht. Aktuelle Anwendungsszenarien und Case Studies ermöglichen den Brückenschlag in die praktische Anwendung. Es werden außerdem wichtige prozesstechnische und softwaretechnische Voraussetzungen und Konsequenzen der Technologie aus Anwendersicht vermittelt.

Top Themen

  • Anwendungsfelder von Deep Learning in der Produktentwicklung
  • Methoden und Grenzen des Deep Learnings
  • Aufbau und Training von Convolutional Neuronal Networks
  • Klassifizierung von geometrischen Mustern mit Hilfe von Deep Learning
  • Vermittlung von prozesstechnischen und softwaretechnischen Voraussetzungen

Programm

Die Veranstaltung behandelt im Einzelnen folgende Themen :

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Programmablauf

Methodische Grundlagen des Deep Learnings

Einführung

  • Geschichte des Deep Learnings
  • Grundlagen des maschinellen Lernens und Abgrenzung zu anderen Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz
  • Vorstellung und Einordnung der wichtigsten Methoden im Bereich des Deep Learnings
  • Übersicht über Anwendungen im Bereich der Fahrzeugentwicklung

Schwerpunkt „Convolutional Neural Networks“

  • Grundlagen der Convolutional Neural Networks
  • Anwendungen im Bereich der Bildverarbeitung
  • Hands-on Tutorial (Laptop mit Internetzugang erforderlich): Erkennung von Handschriften
  • Wichtige Validierungsstrategien und Qualitätsmetriken für tiefe neuronale Netze
  • Strategien für das Transferlernen und für das unüberwachte Lernen

Schwerpunkt „Deep Learning zum Geometrieverstehen“

  • Herausforderungen bei der Verarbeitung von Geometrien mit Convolutional Neural Networks
  • Lösungsansätze auf Basis bildbasierter, volumenbasierte und graphbasierter Verfahren
  • Hands-on Tutorial: Erkennung von einfachen 3D-Objekten mittels volumenbasierter Verfahren

Schwerpunkt „Generative Verfahren“

  • Grundlage der „Generative Adversarial Networks“
  • Aktuelle Anwendungsgebiete und Forschungsfragestellungen
  • Zukünftige Entwicklungen

Softwareframeworks und Anwendungen in der Fahrzeugentwicklung

Software zur Entwicklung und Bereitstellung von tiefen neuronalen Netzen

  • Anforderungen in Bezug auf Programmierschnittstellen, Rechenleistung, Auditierbarkeit und Prozessintegration
  • Übersicht über aktuelle Software zur Definition von Netzarchitekturen (Keras, Tensorflow)
  • Übersicht über aktuelle Software zur Orchestrierung, Bereitstellung und Prozessintegration (z.B. Kubernetes, Kubeflow)
  • Hands-on Tutorial: Bereitstellung einer ML-basierten Engineering App als Webservice

Case-Study: Deep Learning in der FahrzeugentwicklungAnwendungen von Deep Learning in der Fahrzeugentwicklung

  • Automatisierte Erstellung von Simulationsmodellen
  • Kostenschätzung von Bauteilen
  • Automatisierte Aufbereitung von Analysedaten
  • Echtzeitsimulation
  • Ausblick: Generatives Design

Zusammenfassung und Abschlussdiskussion

  • Wo liegen weitere aktuelle und zukünftige Anwendungen der Technologien?
  • Wie verändert sich das Berufsbild von Entwicklungsingenieuren?
  • Welche neuen Geschäftsmodelle werde durch AI-assisted Engineering möglich?

Zielgruppe

Das Seminar wendet sich an Ingenieure und Techniker aus dem Bereich Fahrzeugtechnik, die

  • sich einen Überblick über die Zukunftstechnologie Deep Learning und deren Einfluss auf den Produktentwicklungsprozess verschaffen wollen.
  • Interesse haben, die Verfahren in ihrem Arbeitsumfeld und Prozessen einzusetzen.

Ihr Seminarleiter

Dr. Stefan Suwelack, CEO, Renumics GmbH, Karlsruhe

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Veranstaltungsnummer: 01SE179

Deep Learning in der Fahrzeugentwicklung

Berlin,

NH Berlin Alexanderplatz*

Landsberger Allee 26-32,
10249 Berlin
+49 30/422613-0 zur Webseite

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München,

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Eggenfeldener Str. 100,
81929 München
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Düsseldorf,

Novotel Düsseldorf City West*

Niederkasseler Lohweg 179,
40547 Düsseldorf
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Frankfurt am Main,

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