KI in der Produktion

Spezialkurs

In diesem viertägigen Intensivkurs werden moderne Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz behandelt, die in der industriellen Praxis besonders relevant sind. Die Inhalte reichen von den Grundlagen in Python (inklusive linearer Regression und ersten neuronalen Netzen) über Transfer Learning und Zeitreihenanalyse bis hin zu Bildverarbeitung und Generative KI mit Large Language Models. Abgerundet wird der Kurs durch einen Workshop, in dem die Teilnehmer eigene Use Cases prototypisch umsetzen und die Ergebnisse präsentieren.

Kursflyer (PDF, A4) – zur Anmeldung springen

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, Technikerinnen und Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten im Bereich Machine Learning sowie KI-Anwendungen vertiefen möchten. Besonders angesprochen sind Fachleute aus der Industrie, die ML- und KI-Projekte in ihrem Unternehmen umsetzen oder ausbauen wollen.

Inhalte

Maschinelles Lernen & Python

Einführung in ML & neuronale Netze
Supervised Learning (lineare Regression, Feature Engineering, Datenaufbereitung)
Unsupervised Learning (k-means, SVM), Ausblick auf Semi-Supervised Learning

Transfer Learning & industrielle Anwendungen

Zeitreihenanalyse (z. B. für Produktionsdaten)
Thermische Kompensation
Praktische Übungen und Umsetzungsbeispiele

Bildverarbeitung & Deep Learning

Grundlagen der Bildverarbeitung und CNNs
Objekt- und Bilderkennung mit praxisnahen Übungen

Generative AI & Large Language Models

Einführung in generative KI (z. B. Chatbots, Dokumentenverarbeitung)
Hands-on mit LLMs, Anwendungsszenarien in Unternehmen

Workshop & Prototyping

Gemeinsame Ideenfindung und Entwicklung erster Prototypen
Vorstellung (Pitch) der Projektergebnisse

Ablauf

Tag 0: Vorbereitungskurs (Videos)

Grundlagen Programmierung
Einführung in Python, Datentypen
Praktische Übungen: Bsp. Implementierung lineare Regression

Tag 1: Grundlagen & Erste Anwendungen

Datentransformation und erste Modellierung
Supervised und Unsupervised Learning, inkl. Übungen (lineare Regression, k-means, SVM)
Einführung neuronale Netze, MLP

Tag 2: Transfer Learning & Bildverarbeitung

Zeitreihenanalyse und Predictive Maintenance
Transfer Learning für industrielle Anwendungen, praktische Übungen
Grundlagen der Bildverarbeitung und Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs)

Tag 3: Generative AI

Einführung in Generative AI und Large Language Models, Chatbot- und Dokumentenverarbeitung

Tag 4: Workshop & Prototyping

Gemeinsame Ideensammlung (Brainstorming) für unternehmensspezifische oder neue KI-Projekte
Aufbau erster Prototypen (Hands-on), unterstützt von den Dozierenden
Präsentation der Ergebnisse (Pitch), Feedback und Abschlussdiskussion

Nutzen

Die Teilnehmer vertiefen ihre theoretischen und praktischen Kenntnisse in verschiedensten Bereichen des maschinellen Lernens und der KI, um diese gezielt in der industriellen Praxis einzusetzen. Sie lernen, ML-Modelle für unterschiedliche Datenarten zu entwickeln und zu evaluieren, von Zeitreihen über Bilddaten bis hin zu generativen Textanwendungen. Im Workshop erstellen sie praxisnahe Prototypen, die direkt als Grundlage für weiterführende Unternehmensprojekte dienen können.