Künstliche Intelligenz in der Fahrzeugentwicklung - Grundlagen und Anwendungen
mit Teilnahmebescheinigung
Ziel des Seminars ist die Vermittlung eines grundlegenden Verständnisses datengetriebener Verfahren 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 erhalten Sie einen Überblick über die Begrifflichkeiten: Künstliche Intelligenz (KI) - Maschine Learning (ML) - Deep Learning (DL). Es werden die wichtigsten Methoden des maschinellen Lernens vorgestellt und durch interaktive Tutorials erlebbar gemacht. Aktuelle Anwendungsszenarien und Case Studies ermöglichen den Brückenschlag in die praktische Anwendung. Zudem werden wichtige softwaretechnische, methodische und organisatorische Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte vorgestellt und diskutiert.
Das Seminar können Sie auch als Wahlpflichtmodul innerhalb des Lehrgangs „Fachingenieur Fahrzeugautomatisierung VDI“ buchen.
Top Themen
- Potentiale datengetriebener Verfahren in der automobilen Produktentwicklung
- Begrifflichkeiten und Abgrenzungen: Künstliche Intelligenz (KI) - Maschinelles Lernen (ML) - Deep Learning (DL)
- Konstruktions-, Simulations- und Testdaten zur Nutzung identifizieren
- Methoden des maschinellen Lernens auf ingenieurtechnische Daten anwenden
- Aktuelle Anwendungsbeispiele und Softwareframeworks
- Best Practices für erfolgreiche KI-Projekte in der Produktentwicklung
Programm
Diese Inhalte erwarten Sie im Seminar:
Programm als PDF herunterladen
Methodische Grundlagen des Maschinellen Lernens | |
Einführung
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Klassifikation mit ML-Verfahren am Beispiel von | |
Ähnlichkeitsanalyse und Anomaliedetektion mittels Deep Learning
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Anwendungen in der Fahrzeugentwicklung | |
Anwendungen von Deep Learning in der Fahrzeugentwicklung
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Der Weg zur erfolgreichen KI-Anwendung
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Zusammenfassung und Abschlussdiskussion
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Dr. Stefan Suwelack, CEO, Renumics GmbH, Karlsruhe
Der Elektrotechniker studierte an der TU Darmstadt und der Heriot-Watt University in Edinburgh und promovierte am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) zum Thema "Real-time biomechanical modeling for intraoperative soft tissue registration“. Seit 2008 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Anthropomatik und Robotik im Bereich der numerischen Simulation und der maschinellen Lernverfahren am KIT. Er ist Mitgründer der Firma Renumics und dort in der Geschäftsführung tätig.
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