*Preis zzgl. MwSt.
In der Kunststoffverarbeitung entstehen täglich große Datenmengen – aus Maschinensteuerungen, Sensorik, Prüfprozessen und Bildaufnahmesystemen. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen über Materialverhalten, Prozessstabilität und Produktqualität. Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML) ermöglichen es, diese Informationen automatisch zu extrahieren, Muster zu erkennen, Anomalien frühzeitig zu detektieren und Prozesse intelligent zu optimieren.Der Kurs vermittelt die notwendigen Grundlagen, um KI- und ML-Verfahren in der Kunststoffindustrie anzuwenden. Dabei werden sowohl klassische Algorithmen (z.B. Random Forests, Regressionsmethoden, Clustering) als auch moderne Deep-Learning-Modelle behandelt – einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) für Computer Vision und Transformer-Modellen für Sprach- und Sequenzdaten. Teilnehmer lernen, wie KI in der Kunststoffindustrie eingesetzt werden kann – etwa zur automatisierten Bauteilinspektion, Prozessüberwachung, Qualitätsvorhersage, Fehlerklassifikation und Verarbeitung natürlicher Sprache für Dokumentation oder Berichterstellung.
Der gesamte Kurs verwendet die Programmiersprache Python. Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt.
Programmierübungen aus Anwendungsfällen in der Kunststoffindustrie zu den Themen:
Folgend finden Sie die Übersicht der aktuell geplanten Termine für den Kurs "KI und Machine Learning in Python für Kunststoffanwendungen". Bei einer Buchung 12 Wochen im Voraus gewähren wir Ihnen einen Frühbucherrabatt von 10% Die betroffenen Kurse sind entsprechend gekennzeichnet.
SKZ - KFE gGmbH , Würzburg
In der Kunststoffverarbeitung entstehen täglich große Datenmengen – aus Maschinensteuerungen, Sensorik, Prüfprozessen und Bildaufnahmesystemen. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen über Materialverhalten, Prozessstabilität und Produktqualität. Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML) ermöglichen es, diese Informationen automatisch zu extrahieren, Muster zu erkennen, Anomalien frühzeitig zu detektieren und Prozesse intelligent zu optimieren.Der Kurs vermittelt die notwendigen Grundlagen, um KI- und ML-Verfahren in der Kunststoffindustrie anzuwenden. Dabei werden sowohl klassische Algorithmen (z.B. Random Forests, Regressionsmethoden, Clustering) als auch moderne Deep-Learning-Modelle behandelt – einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) für Computer Vision und Transformer-Modellen für Sprach- und Sequenzdaten. Teilnehmer lernen, wie KI in der Kunststoffindustrie eingesetzt werden kann – etwa zur automatisierten Bauteilinspektion, Prozessüberwachung, Qualitätsvorhersage, Fehlerklassifikation und Verarbeitung natürlicher Sprache für Dokumentation oder Berichterstellung.
Der gesamte Kurs verwendet die Programmiersprache Python. Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt.
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In der Kunststoffverarbeitung entstehen täglich große Datenmengen – aus Maschinensteuerungen, Sensorik, Prüfprozessen und Bildaufnahmesystemen. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen über Materialverhalten, Prozessstabilität und Produktqualität. Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML) ermöglichen es, diese Informationen automatisch zu extrahieren, Muster zu erkennen, Anomalien frühzeitig zu detektieren und Prozesse intelligent zu optimieren.Der Kurs vermittelt die notwendigen Grundlagen, um KI- und ML-Verfahren in der Kunststoffindustrie anzuwenden. Dabei werden sowohl klassische Algorithmen (z.B. Random Forests, Regressionsmethoden, Clustering) als auch moderne Deep-Learning-Modelle behandelt – einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) für Computer Vision und Transformer-Modellen für Sprach- und Sequenzdaten. Teilnehmer lernen, wie KI in der Kunststoffindustrie eingesetzt werden kann – etwa zur automatisierten Bauteilinspektion, Prozessüberwachung, Qualitätsvorhersage, Fehlerklassifikation und Verarbeitung natürlicher Sprache für Dokumentation oder Berichterstellung.
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