Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz gewinnt sowohl in der Industrie als auch im privaten Alltag fortwährend an Bedeutung. Einen großen Anteil an dieser Entwicklung hat der Teilbereich des maschinellen Lernens. Selbstlernende Maschinen und Algorithmen machen die Verarbeitung großer Datenmengen schneller und effizienter. Doch für den erfolgreichen Einsatz werden Grundkenntnisse beim Anwender benötigt.

In diesem Seminar werden die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand von „Computer-Vision 1“-Projekten vermittelt. Dafür führen Sie den kompletten Workflow zur Erstellung leistungsstarker KI-Modelle durch – von der Erzeugung der Trainingsdaten und der neuronalen Netzwerke bis hin zur Anwendung der Modelle auf neue Daten.

Inhalte

Folgende Themen werden im Seminar vermittelt:

• Anwendung und Optimierung von selbstlernenden Algorithmen (künstliche neuronale Netze) bis hin zur Erstellung eigener Algorithmen
• Komplette Umsetzung von Machine-Learning-Applikationen anhand von anschaulichen Projekten
• Spielerischer Einstieg mit „Schere-Stein-Papier gegen KI“
• Optische Qualitätsprüfung von Werkstücken
• Kompletter Workflow:
• Erzeugung/Beschaffung von Datensätzen
• Modellauswahl und Konfiguration
• Anlernen/Training
• Anwendung/Inferenz in Echtzeit
• Anbindung an eine S7-SPS über OPC-UA

Zielgruppe:

Ausbilderinnen, Ausbilder, Lehrerinnen und Lehrer der Bereiche Mechatronik und Elektrotechnik

Voraussetzungen:

Kenntnisse in Elektrotechnik/Regelungstechnik