Lehrgang

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

Veranstaltungsnummer: 02LE083

  • Mathematische Grundlagen und Begriffe
  • Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens
  • Reinforcement-Learning
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Kommende Termine:

03. – 04. Februar 2022
Hamburg

Verfügbar

29. – 30. September 2022
Düsseldorf

Verfügbar

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Hinweis

Dieses Modul kann nur im Rahmen des Zertifikatslehrgangs Fachingenieur Data Science VDI gebucht werden.

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 Zertifikatslehrgangs „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 Modul 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 Zertifikatslehrgangs „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“.


Ihre Ansprechpartnerin

Ana Michels

Ana Michels 
​ +49 211 62 14-123 
 ​ lehrgang@vdi.de 

Top-Themen

  • Mathematische Grundlagen und Begriffe
  • Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens
  • Reinforcement-Learning
  • Inkl. Praxisbeispiele aus der Produktion

Programm

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 Zertifikatslehrgang „Fachingenieur Data Science VDI“ wendet sich an Ingenieur*innen sowie Fach- und Führungskräfte aus allen industriellen Bereichen an. Dazu zählen u. a.:

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

Von der Teilnahme profitieren insbesondere Leitende, Führungskräfte, Ingenieur*innen und Mitarbeitende aus den folgenden Bereichen:

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

Der Zertifikatslehrgang richtet sich auch an Neu- und Quereinsteiger*innen sowie „Nicht-ITler“, die ihre Kenntnisse vertiefen und mit einem aussagekräftigen Zertifikat dokumentieren möchten. Programmierkenntnisse sind für die Teilnahme nicht erforderlich.

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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