Lehrgang

Fachingenieur Data Science VDI - Modul 3: Datenanalyse und maschinelles Lernen

Dieses Modul kann nur im Rahmen des Lehrgangs „Fachingenieur Data Science VDI“ gebucht werden.

Datenanalyse und maschinelles Lernen | Pflichtmodul 3 des Lehrgangs „Fachingenieur Data Science VDI“

Das 3. Pflichtmodul „Datenanalyse und maschinelles Lernen“ gibt Ihnen eine Einführung in die mathematischen Grundlagen und die wichtigsten Begriffe der Datenanalyse. Schwerpunkt des Seminars sind verschiedene Methoden des maschinellen Lernens sowie die spezifischen Vor- und Nachteile der selbstlernenden Systeme. Praxisbeispiele aus der Produktion zeigen mögliche Anwendungsfelder für den Einsatz in Ihrem Unternehmen.

Selbstlernende Systeme zur automatischen Analyse großer Datenbestände

Neben den klassischen Methoden der Statistik haben sich vor allem selbstlernende Algorithmen bei der Analyse großer Datenbestände etabliert. Doch im Bereich des maschinellen Lernens existiert eine Vielzahl an Methoden und Werkzeugen mit z.T. sehr unterschiedlichen Stärken und Schwächen. Das Modul 3 des Lehrgangs „Fachingenieur Data Science VDI“ zeigt Ihnen, welche Verfahren der Datenanalyse sich für welche technischen Anwendungen eignen.

Außerdem lernen Sie das Konzept der neuronalen Netze kennen und erfahren, worin sich die Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens unterscheiden. Das Seminar informiert Sie ebenso über die Möglichkeiten des sogenannten „Reinforcement Learning“. Anhand eines Anwendungsbeispiels sehen Sie, wie Sie diese vielversprechende Methode des maschinellen Lernens auf eine Ressourcenoptimierungsaufgabe anwenden.

Das 3. Pflichtmodul „Datenanalyse und maschinelles Lernen“ kann nur im Rahmen des Lehrgangs „Fachingenieur Data Science VDI“ gebucht werden. Da das Modul auf den Grundlagen aus Modul 1 und 2 basiert, empfehlen wir Ihnen, die Pflichtmodule in der vorgesehenen Reihenfolge zu besuchen. Um zur Abschlussprüfung zugelassen zu werden, müssen Sie vier Pflicht- und drei Wahlpflichtmodule besuchen. Nach bestandener Prüfung erhalten Sie das anerkannte Zertifikat „Fachingenieur Data Science VDI“.

Inhalte des Moduls

Das Modul „Datenanalyse und maschinelles Lernen“ beinhaltet die folgenden Themen:

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Themen der 2 Tage

Mathematische Grundlagen und wichtige Begriffe

  • Wahrscheinlichkeiten
  • Einige typische Verteilungen
  • Regressionsalgorithmen

Einführung in neuronale Netze

  • Geschichte der neuronalen Netze
  • Feedforward-Netze
  • Rekurrente Netze
  • Autoencoder
  • Convolutional Neural Networks

Methoden des überwachten Lernens und Klassifikationsaufgaben

  • Entscheidungsbäume und Random-Forest-Ansätze
  • QDA als Beispiel für ein statistisches Verfahren
  • Neuronale Netze als Klassifikator
  • Anwendungsbeispiel:
    Diagnose in der Produktion

Methoden des unüberwachten Lernens und Anomalieerkennungsaufgaben

  • Das Prinzip der Maximum-Likelihood-Schätzer und statistische Ansätze
  • Clustering-Algorithmen
  • Anomalieerkennung als Anwendungsbeispiel
  • Neuronale Netze für das unüberwachte Lernen
  • Anwendungsbeispiel:
    Condition Monitoring

Reinforcement-Learning und Optimierungsaufgaben

  • Agenten
  • Markow-Ketten
  • Q-Learning
  • Anwendungsbeispiel:
    Ressourcenoptimierung

Zielgruppe

Der Lehrgang „Fachingenieur Data Science VDI“ spricht branchenübergreifend Mitarbeiter aus produzierenden Unternehmen der gesamten Wertschöpfungskette an. Dazu zählen insbesondere Ingenieure sowie Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen:

  • Maschinen und Anlagenbau
  • Prozessindustrie
  • Elektro- und Elektronikindustrie
  • Fahrzeugindustrie

Von der Teilnahme profitieren insbesondere Leiter, Manager, Ingenieure und Mitarbeiter mit folgenden Tätigkeitsschwerpunkten:

  • Forschung und Entwicklung
  • Qualitätssicherung
  • Fertigung
  • Prozesstechnik
  • Innovation

Von den Lehrinhalten profitieren zudem sowohl Neu- und Quereinsteiger als auch alle technischen Fach- und Führungskräfte, die Data-Science-Kenntnisse aufbauen oder vertiefen möchten. Der Lehrgang ist ebenso für „Nicht-ITler“ geeignet, da keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden.

Ihr Referent

Prof. Dr. Oliver Niggemann arbeitete nach seiner Promotion im Jahr 2001 als Software-Entwickler in der Telekommunikationsbranche. 2008 übernahm er die Professur für Technische Informatik an der Hochschule Ostwestfalen-Lippe und leitete dort das Labor für „Artificial Intelligence in Automation“. Zudem war Prof. Niggemann langjähriges Vorstandsmitglied des Instituts für industrielle Informationstechnologien (inIT) und stellvertretender Leiter des Fraunhofer IOSB-INA Institutsteil für industrielle Automation. Seit 2019 ist er Universitätsprofessor für „Informatik im Maschinenbau“ an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Dort forscht er am Institut für Automatisierungstechnik im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für Cyber-physische Systeme.

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Sie benötigen aktuelles und praxisrelevantes Know-how im Bereich Data Science? Sie möchten anhand konkreter Beispiele mehr zu den Chancen und Grenzen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens erfahren? Dann sichern Sie sich Ihr Ticket für den Lehrgang „Fachingenieur Data Science VDI“. Falls Sie Fragen haben oder weitere Informationen benötigen, wenden Sie sich bitte an Ana Michels per Telefon unter +49 (0)211 6214-123 oder E-Mail.

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