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Künstliche Intelligenz (KI) Einführung, Möglichkeiten und Grenzen von KI im Anwendungsbereich Industrie 4.0, Sensordaten, Robotik - Schulung

Introduction into programming of artificial intelligence

Seminar Beschreibung Kurzbeschreibung

Die Teilnehmer lernen an zwei Tagen verschiedene Aspekte und Strategien zur Anwendung und Programmierung von Künstlicher Intelligenz (KI) kennen:

Grundlegende Ideen und Prinizipien, Decision Trees, Categorized Data Exploration and Prognosis, Maschine Learning, Random Forest, Data Akquisition and Analysis, Computer Aided Resource Management.

 

Im Umgang mit großen, oft anscheinend unstrukturierten Datenmengen (Big Data) scheitert die strukturierte Auswertung mit herkömmlichen statischen Methoden oft bereits bei der Modellentwicklung.

Regressionsanalysen oder multifaktorielle Varianzanalysen spielen ihre Stärken dort aus, wo die spätere Datenanalyse bereits die Planung der Datenerhebung bestimmt hat - im klassischen wissenschaftlichen Experiment. Diese Voraussetzung trifft auf gewachsene Datenbestände in Unternehmen ebenso selten zu wie auf Sensordaten, wie sie in automatischen Steuerungen, Robotik oder im Automotiv-Bereich anfalllen.

Lückenhafte, unübersichtliche Datenlagen mit unklaren oder wechselnden Abhängigkeiten und Interaktion sind das Feld, in dem KI, Spieletheorie und Maschine Learning mit probilistischen und heuristischen Problemlösungsansätzen das Feld des Data Mining bestimmen.

 

In dem Kurs werden die Grundlagen derartiger Strategien aufgezeigt und anhand konkreter Beispiele angewendet.

Das Seminar orientiert sich im Vorgehen grob an den exzellenten Vorlesungsreihen von Marvin Minsky und Patrick Winston, beide MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory.

 

Hinweis: Die Unterlagen zum Seminar beschränken sich auf die verwendeten Slides und Beispiele ohne ergänzende Dokumentation. Hinweise auf geeignete Literatur und online Ressourcen werden im Kurs erwähnt.

 

 

Seminar Voraussetzungen Voraussetzungen

  • keine

Seminar Technikinfo Informationen zur Technologie

Industrie 4.0 ist ein vom Marketing geprägter Begriff und steht für ein Zukunftsprojekt der deutschen Bundesregierung. Themen sind die Individualisierung und Hybridisierung (Verbindung von Produkten und Dienstleistungen) und die Integration von Kunden, Partnern und Dinge (Internet of things) in Geschäfts- und Wertschöpfungsprozesse. Anwendungsfelder sind eingebettete Systeme, (teil) autonome Maschinen, 3D Drucker für Mobilität, Gesundheit, Klima und Energie.

Seminar Beschreibung Inhalt

Tag 1:

 

Wie kann man Computern beibringen, aus Daten, Vorerfahrungen und ad-hoc-Information Schlüsse (auf analoge Problemlagen) zu ziehen?

 

Decision Trees: Entscheidungsbäume als Lösungsmuster, Optimierungsstrategien für naive Entscheidungswege, Regelsätze für „Experten“ Systeme.

 

Minimax und Co: Computer lernen spielen oder Wie man Computern eine Strategie beibringt.

 

Identification Trees: Ermittlung und Wichtung dominanter Datenelemente für die Kategorisierung von Daten.

 

„Self programming algorithms“ - Wenn Programme lernen, sich selbst weiterzuentwickeln.

Ein Einstieg ins maschine learning.

 

Tag 2:

 

User aided computing in maschine learning:

Methodenüberblick (Support Vector Maschines, Adaboost, Random Forest)

Vertiefung anhand Random Forest (Leo Breiman et al.): Beispiele mit Datensets für Training und Testphase

 

Ressourcen managen am Beispiel der Programmierung eines Raumbelegungsplanes

 

Diskussion von Chancen und Grenzen der KI.

 

Teilnehmer: Feedback zum Seminar

 

Seminar Ziel Ziel

Dieses Seminar führt Sie mit praktischen Beispielen ein in die Chancen und
Grenzen künstilicher Intelligenz für Industrie 4.0, Sensordaten und Robotik.

Seminar Zielgruppe Zielgruppe

  • Einsteiger in die Anwendung des machine learning und computer aided decision making aus allen Unternehmensbereichen

  • Management

  • Business IT

  • Programmierer

  • Data Scientist

  • Business Analyst

offene Schulung

Eine offene Schulung findet in einem unserer Schulungszentren statt.
Dauer: 2 Tage
Preis: auf Anfrage
Seminarstandorte:
Start-Termine: (Ortsabhängig)

Firmenschulung

Eine Firmenschlung kann sowohl bei Ihnen vor Ort als auch in einem unserer Schulungszentren stattfinden.
Dauer: 2 Tage
Preis: auf Anfrage
Schulungszentren:
  • Berlin
  • Düsseldorf
  • Frankfurt
  • Hamburg
  • München
  • Nürnberg
alle Preise verstehen sich zzgl. Reisekosten/Spesen
Künstliche Intelligenz KI Data Mining Machine Learning Lösungsmuster Optimierung Random Forsts Industrie 4.0 Sensordaten Robotik
Artikelnummer: 2015000226