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Wissen schafft Werte
Die Aus- und Weiterbildung von Ingenieuren und Fachkräften für die Kunststoffindustrie ist Gründungszweck des SKZ und unsere Mission. Seit 1961 ist das SKZ die Adresse der Branche für betriebliche Weiterbildung. Mit dem Wissen Ihrer Mitarbeiter schafft Ihr Unternehmen Werte. 

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Dieser Kurs kann als Inhouse-Schulung in Ihrer Firma durchgeführt werden.
Dieser Kurs kann im LIVE-Online-Format gebucht werden.
Dieser Kurs kann als E-Learning zum Selbststudium gebucht werden.
Dieser Kurs kann als Präsenzschulung vor Ort beim SKZ gebucht werden.
Zertifikat
Praxisanteil: 50% (z.B. Workshop, Gruppenarbeit)
Niveau: erweitertes Fachwissen

Kurs im Überblick

Ab
1.545,00 EUR*
:
Ab
1.545,00 EUR*
Dauer
3 Tage
*Preis zzgl. MwSt.
Dauer
3 Tage
Kursformate:
Präsenz-Unterricht
Zertifikate:
Nein
Kostenfreie Teilnahme
Dauer
0 Tage

*Preis zzgl. MwSt.

Ihr direkter Ansprechpartner
Merve Kartal
Kursorganisation
Würzburg
anmeldung@skz.de
Infos

Übersicht

Warum sollten Sie teilnehmen?

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.

Inhalt
  • Grundlagen der KI & Machine Learning 
  • Einführung in Python für KI‑Projekte 
  • Machine Learning für industrielle Daten    
    • Klassifikation & Regression   
    • Überwachtes / unüberwachtes Lernen 
  • Deep Learning und Neuronale Netze   
    • Computer Vision in der Kunststoffindustrie    
    • Transformer-Modelle 
  • Visualisierung & Interpretierbarkeit    
    • Visualisierung von Daten, Modellen und Ergebnissen    
    • Explainable AI: SHAP, Feature Importance
Praxis

Programmierübungen aus Anwendungsfällen in der Kunststoffindustrie zu den Themen:

  • Datenimport & Datenvorverarbeitung
    • Laden von Maschinendaten oder Sensorreihen,
    • Bilddaten
    • Bereinigen von Messfehlern
    • Analyse von Daten
  • Machine Learning
    • Trainieren eines Random Forest zur Vorhersage von Qualitätsmerkmalen
    • Modelloptimierung und Hyperparameter-Tuning
  • Computer Vision
    • CNN zur Bildklassifikation von Bauteilfehlern
    • Objekterkennung für automatisierte Sichtprüfungen
  • Deep Learning & Transformer
    • Training eines kleinen MLP auf Prozessdaten
    • Einsatz eines Transformer-Modells zur Auswertung von Textdaten(z.B. Prüfberichte, Alarmmeldungen, Produktionsprotokolle)
    • Beispiele zum Einsatz von generativer KI
Merve Kartal
Kursorganisation
Würzburg
anmeldung@skz.de
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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.

Datum
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Verfügbarkeit
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20.10. - 22.10.2026
Würzburg
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Referenten & Kursleiter
Tim Dees
Kursleiter

SKZ - KFE gGmbH , Würzburg

KI und Machine Learning in Python für Kunststoffanwendungen
20.10. - 22.10.26
Ihr direkter Ansprechpartner
Merve Kartal
Kursorganisation
Würzburg
anmeldung@skz.de
Dauer
3 Tage
Uhrzeit
Beginn: 20.10.2026 , 09:00 Uhr
Ende: 22.10.2026 , 16:00 Uhr
Ort
SKZ Modellfabrik
Friedrich-Bergius-Ring 21
97076 Würzburg
Route berechnen
Kosten
1.545,00 EUR*
Verfügbarkeit
Plätze verfügbar
*Preis zzgl. MwSt.
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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.
Der gesamte Kurs verwendet die Programmiersprache Python. Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt.

Veranstaltungsort
Referenten & Kursleiter
Tim Dees
Kursleiter

SKZ - KFE gGmbH , Würzburg

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KI und Machine Learning in Python für Kunststoffanwendungen

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Kosten
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Digitalisierung

KI und Machine Learning in Python für Kunststoffanwendungen

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Übersicht

Warum sollten Sie teilnehmen?

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.

Inhalt
  • Grundlagen der KI & Machine Learning 
  • Einführung in Python für KI‑Projekte 
  • Machine Learning für industrielle Daten    
    • Klassifikation & Regression   
    • Überwachtes / unüberwachtes Lernen 
  • Deep Learning und Neuronale Netze   
    • Computer Vision in der Kunststoffindustrie    
    • Transformer-Modelle 
  • Visualisierung & Interpretierbarkeit    
    • Visualisierung von Daten, Modellen und Ergebnissen    
    • Explainable AI: SHAP, Feature Importance
Praxis

Programmierübungen aus Anwendungsfällen in der Kunststoffindustrie zu den Themen:

  • Datenimport & Datenvorverarbeitung
    • Laden von Maschinendaten oder Sensorreihen,
    • Bilddaten
    • Bereinigen von Messfehlern
    • Analyse von Daten
  • Machine Learning
    • Trainieren eines Random Forest zur Vorhersage von Qualitätsmerkmalen
    • Modelloptimierung und Hyperparameter-Tuning
  • Computer Vision
    • CNN zur Bildklassifikation von Bauteilfehlern
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  • Deep Learning & Transformer
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    • Beispiele zum Einsatz von generativer KI
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Beginn: 20.10.2026 , 09:00 Uhr
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Referenten & Kursleiter
Tim Dees
Kursleiter

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