Direkt zum Inhalt


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.

SpracheTurnusWochenstundenECTSPrüfung
EnglischWiSe

2 Vorlesung

2 Übung

6
  • Fallstudienarbeit 
    (schriftliche Berichte, 
    Präsentation in einer Gruppe)
  • Schriftliche Klausur, 
    45 Minuten

PredictiveAnalyticsForProductionSystemsWiSe_2526.pdf , PDF, 394,8 KB (öffnet neues Fenster)

Diese Datei steht zum Download bereit. Der Dateityp ist PDF, und die Dateigröße ist 394,8 KB.

Evaluationsergebnisse

SemsterBewertung
WiSe 2025/20261,9
WiSe 2024/20251,8
WiSe 2023/20241,9
WiSe 2022/20231,5
WiSe 2021/20221,7
nach oben