Anwendung von KI in der Produktion
Universität Stuttgart
jederzeit
Teilnahmebescheinigung
20 Stunden
Machine Learning
Machine Learning ist ein zentrales Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Viele digitale Anwendungen in unserem Alltag nutzen Maschinelles Lernen: Spamfilter sortieren unerwünschte E-Mails aus, Streamingdienste empfehlen passende Inhalte und Sprachassistenzen reagieren auf gesprochene Anfragen. In all diesen Fällen erkennen die Systeme mithilfe großer Datenmengen Muster und leiten daraus Entscheidungen ab.
Erfahre jetzt auf dem KI-Campus, wie verschiedene Algorithmen und Lernverfahren funktionieren, wofür sie sich eignen und wie du sie gezielt einsetzen kannst.
Ausgewählte Lernangebote
Einführung ins Quantum Machine Learning
Deutsch
KI-Campus-Original
Machine Learning
Robotik-Lernen
TU Darmstadt
180 Stunden
Leistungsnachweis
Englisch
KI-Campus-Original
Robotik
Machine Learning
KI in der Hochschule
AutoML – Automatisiertes Maschinelles Lernen
Universität Hannover
112 Stunden
Teilnahmebescheinigung
Englisch
KI-Campus-Original
Machine Learning
KI in der Hochschule
Expert:innen
Fraunhofer IIS
Besuche Dr. Stephan Scheele Startseite (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Besuche Dr. Stephan Scheele LinkedIn (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Hasso-Plattner-Institut
Besuche PD Dr. Haojin Yang Startseite (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Besuche PD Dr. Haojin Yang LinkedIn (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Hasso-Plattner-Institut
Besuche Christian Bartz Startseite (wird in einem neuen Tab geöffnet)
Prof. Dr. Marco Huber
Universität Stuttgart
Fraunhofer IPA
Prof. Marco Huber, geb. am 12. Januar 1980 in Kehl, promovierte 2009 im Fach Informatik an der Universität Karlsruhe (TH). Von 2009 bis 2011 leitete er die Forschungsgruppe „Variable Bildgewinnung und –verarbeitung“ des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Karlsruhe. Im Anschluss war er bis 2015 als Senior Researcher bei AGT International in Darmstadt tätig. Von April 2015 und bis September 2018 verantwortete Prof. Huber die Produktentwicklung und die Data-Science-Dienstleistungen des Bereichs Katana bei der USU Software AG in Karlsruhe. Zugleich lehrte er als Privatdozent für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit Oktober 2018 ist er Inhaber der Professur für kognitive Produktionssysteme an der Universität Stuttgart und zugleich Leiter des Zentrums für Cyber-Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Seine Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Themen maschinelles Lernen, Sensordatenanalyse und Robotik im produktionstechnischen Umfeld.
Prof. Dr. Thorsten Wingenroth
DHBW Stuttgart
Ganzheitliche angewandte KI im Ingenieurbereich - Deep Learning für sequentielle Prozessdaten
TU Dresden
jederzeit
Leistungsnachweis
21 Stunden
Ganzheitliche angewandte KI im Ingenieurbereich - Prozessinformatik
TU Dresden
jederzeit
Leistungsnachweis
21 Stunden
Ganzheitliche angewandte KI im Ingenieurbereich - Maschinelles Lernen in der Produktion
TU Dresden
jederzeit
Leistungsnachweis
40 Stunden
Methoden der KI VI – Maschinelles Lernen
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Artificial Intelligence Group / Saarland University
jederzeit
Leistungsnachweis
12 Stunden
Machine Learning
Marco Stang
KIT
Dr.-Ing. Gabriela Molinar
KIT
Gabriela Molinar studierte Elektrotechnik und Informationstechnik in Venezuela. Sie wurde 2020 am Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) promoviert und arbeitet inzwischen im Energiesektor beim Übertragungsnetzbetreiber TenneT TSO GmbH in Bayreuth.
Sie erhielt 2022 den Ökologiepreis der Viktor & Sigrid Dulger-Stiftung für ihre Arbeit "Machine Learning Tool for Transmission Capacity Forecasting of Overhead Lines based on Distributed Weather Data“, welche einen wichtigen Beitrag zur Strombelastbarkeitsprognose mittels Künstlicher Intelligenz als Optimierungsverfahren des Netzbetriebs und zur Unterstützung der Energiewende in Deutschland leistet.