Predictive Analytics for Production Systems

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Anmeldung in SPUR bis 17.10.2024.

Angebotsturnus

Wintersemester

Sprache

Englisch

Verwendbarkeit

• SPMG Industrielles Management
• SPMG Business Analytics and Operations Management
• Wahlmodul

Inhalte

Der Kurs vermittelt Grundlagen des maschinellen Lernens, insbesondere aus dem Bereichen Unsupervised und Supervised Learning. Verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken werden für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme vorgestellt, z. B. bei der Prognose der Produktionsqualität oder dem Ausfallverhalten von Maschinen. Der Kurs beinhaltet eine Einführung in die Programmiersprache Python, welche die Grundlage für die eigene Implementierung von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) durch die Studierenden bildet. Die Studierenden ziehen existierende KI-Bibliotheken heran, um alleine und in Gruppen Fallstudien im Kontext moderner Produktionssysteme und der Industrie 4.0 zu bearbeiten.

Qualifikationsziele

• Die Studierenden entwickeln grundlegende Programmierkenntnisse, die es ihnen erlauben KI-Ansätze zu implementieren und KI-Bibliotheken anzuwenden.
• Die Studierenden haben die grundlegenden Prinzipien verschiedener Supervised Learning Ansätze kennengelernt.
• Die Studierenden haben gelernt passende KI-Ansätze auszuwählen und damit Einsichten aus realistischen Datensätzen zu generieren.  

Prüfung

Fallstudienarbeit (schriftliche Berichte, Präsentation in einer Gruppe)

Schriftliche Klausur, 45 Minuten