In diesem Kurs lernen Sie auf praxisorientierte Weise verschiedene Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der industriellen Produktion kennen. Im Fokus stehen dabei praktische Übungen zu konkreten Anwendungsfällen mit Jupyter-Notebooks. Jede Übung wird ergänzt durch einen Einführungsteil, in dem inhaltliches Wissen zu den behandelten Anwendungsfällen und relevanten Konzepten und Ansätzen vermittelt wird. 

• Überblick über Anwendungen von KI in der industriellen Produktion 

• Qualitätsprüfung,  Predictive Maintenance, kognitive Robotik und sicherheitskritische Anwendungen

• Hands-on Übungen zu konkreten Anwendungsfällen mit Jupyter-Notebooks 

Nach Abschluss des Kurses kann ich...

• KI-Anwendungsfälle im industriellen Umfeld identifizieren.  

• die Pipeline des Maschinellen Lernens darstellen.

• geeignete ML-Algorithmen für Use Cases auswählen.

• die konkrete Implementierung in Python umsetzen.

• Grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Ingenieurwissenschaft 

• Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python  

• Basiswissen zu Maschinellem Lernen und Deep Learning ist von Vorteil