Einführung in Machine Learning für das Energiemanagement – Darmstadt
Durch die zunehmende Digitalisierung von Unternehmen und die damit einhergehenden anfallenden Datenmengen bedarf es intelligenter Methoden zur Analyse dieser Datenmengen zur Verbesserung komplexer Systeme. Das Thema Machine Learning als Unterbegriff der künstlichen Intelligenz ist im Kontext der Digitalisierung daher nicht mehr wegzudenken.
Dieser Workshop soll Energiemanagern und Energieberatern die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, insbesondere des maschinellen Lernens, zur Analyse von betrieblichen Energiedaten in einem praxisorientierten Ansatz näher bringen. Das Ziel ist die Sensibilisierung der Teilnehmer für die grundlegenden Begriffe des Machine Learning, das Kennenlernen von unterschiedlichen Modellen und Verfahren sowie einer effizienten Vorgehensweise zur Datenauswahl und –vorverarbeitung, Modellauswahl sowie Interpretation von Ergebnissen.
Um den Bogen von den theoretischen Modellen zu ihrem Einsatz in der Praxis zu schlagen, stehen Beispiele aus dem betrieblichen Energiemanagement zur Gewinnung von Informationen und systemischen Zusammenhängen aus (Energie-)Daten mittels maschinellem Lernen zur Identifikation von Energieeffizienzpotenzialen im Fokus.
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