Veranstaltungsnummer: 01SE198
Im Rahmen der Entwicklung technischer Systeme wird in umfangreichen Testverfahren die Funktionsweise der Systementwürfe untersucht. Dabei entstehen umfangreiche Messdaten, deren manuelle Untersuchung jedoch äußerst zeit- und kostenintensiv ist. Mithilfe maschineller Lernverfahren (Machine Learning) lassen sich diese Auswertungen signifikant vereinfachen.
Ziel unseres VDI-Seminars ist die Vermittlung von Grundlagen zur Anwendung von maschinellen Lernverfahren in der Testdatenanalyse. Dabei stehen Deep-Learning-Verfahren zur Verarbeitung von akustischen Daten, Zeitreihen und Bildern im Fokus. Betrachtete Beispielanwendungen betreffen die automatisierte Bewertung, assistierte Ursachenanalyse und intelligente Testplanung.
Die vorgestellten Methoden werden in kleinen Programmiertutorials in der Sprache Python erlebbar gemacht und vertieft. Dabei werden auch konkrete Best Practices für die Verwendung von aktuellen Softwarewerkzeugen zur Datenverwaltung, ML-Algorithmik und zur Datenvisualisierung aufgezeigt. So können die behandelten Inhalte direkt im konkreten Alltag angewendet werden.
Sie sollten über Grundkenntnisse in Python verfügen.
Diese Inhalte erwarten Sie in unserem Seminar zu maschinellen Lernverfahren in der Testdatenanalyse:
1. Tag 09:00 bis 17:00 Uhr
2. Tag 08:30 bis ca. 16:30 Uhr
Methodische Grundlagen des Deep Learnings
Anwendungen und Best Practices für die Testdatenanalyse
Die Weiterbildung ist interaktiv angelegt. Es beinhaltet Inputs des Trainers sowie eine Vielzahl von praktischen Hands-on-Tutorials. Ein Notebook mit Internetzugang ist zwingend, jedoch ist keine Installation zusätzlicher Software erforderlich. Teilnehmende können, wenn gewünscht, in ihrer eigenen Python-Umgebung arbeiten.
Das Seminar wendet sich an Testingenieure und Projektmanager mit Interesse an maschinellen Lernverfahren und Python-basierter Programmierung, die bereits über Grundkenntnisse in Python verfügen.
Dr. Stefan Suwelack, CEO, Renumics GmbH, Karlsruhe
Stefan Suwelack 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“. Von 2008 bis 2016 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Anthropomatik und Robotik im Bereich der numerischen Simulation und der maschinellen Lernverfahren am KIT. Er ist Co-Founder der 2016 gegründeten Firma Renumics und dort als CEO tätig.
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