Hands-on Machine Learning – KI-Crashkurs für Anwender in der Produktion – Darmstadt

Kleine und mitt­lere Unter­neh­men im pro­du­zie­ren­den Gewerbe ste­hen vor der Her­aus­for­de­rung, künst­li­che Intel­li­genz in Ihre Fer­ti­gungs­pro­zesse ein­zu­bin­den. Sie brau­chen Kennt­nisse aus die­sem Bereich und vor allem prak­ti­sche Vor­er­fah­run­gen, um von der daten­ba­sierte Ana­lyse und –Opti­mie­rung pro­fi­tie­ren zu kön­nen.

In unse­rem Work­shop „Hands-​​on Machine Learning: Crash­kurs für Anwender:innen in der Pro­duk­tion“ erhal­ten die Teil­neh­men­den ein Rund­um­schlag über rele­vante Berei­che des maschi­nel­len Ler­nens. Die hands-​​on Übun­gen ori­en­tie­ren sich an ech­ten Use-​​Cases aus der Pra­xis. Dabei erler­nen Sie grund­le­gende Fer­tig­kei­ten im Umgang mit der Pro­gram­mier­spra­che „Python“ und maschi­nel­lem Ler­nen. Kurze Impuls­vor­träge ergän­zen die Übun­gen durch einen Ein­blick in die Arbeit mit Daten im pro­du­zie­ren­den Gewerbe.

Ter­min­de­tails

  • Diens­tag, 26. Sep­tem­ber 2023
  • 9:30 – 17:00 Uhr

Dozen­ten

  • Nik Weis­brod

Lern­ziele

  • Diese Ver­an­stal­tung rich­tet sich an Fach­kräfte mit Inter­esse am Thema Digi­ta­li­sie­rung in, klei­nen und mitt­le­ren Unter­neh­men, die erste prak­ti­sche Erfah­run­gen mit maschi­nel­lem Ler­nen in der Pro­duk­tion sam­meln möch­ten.

Ziel­gruppe

  • Kon­struk­teure, Werk­zeug­bauer, Pro­duk­ti­ons­lei­ter, Vor­ar­bei­ter, die sich mit Pla­nung, Ein­rich­tung oder dem Betrieb von Pro­duk­ti­ons­pro­zes­sen (sowohl Ein­zel­teil­fer­ti­gung von Pro­duk­ten als auch die Fer­ti­gung in Klein– und Groß­se­rien) beschäf­ti­gen.

Vor­kennt­nisse

  • Für den Kurs sind keine spe­zi­el­len Vor­kennt­nisse erfor­der­lich. Eine IT-​​Affinität und ein grund­le­gen­des Ver­ständ­nis für Pro­duk­ti­ons­the­men und die Bereit­schaft sich mit Pro­gram­mie­rung zu beschäf­ti­gen sind vor­teil­haft.

Infos zur Anmel­dung

  • Für den Kurs brau­chen Sie ein eige­nes, inter­net­fä­hi­ges Note­book und einen Google-​​Account zur Arbeit im Google Colab. 

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