RWTH Zertifikatskurs Data Scientist

Maschinelles Lernen nachhaltig in der Produktion implementieren

Teilnehmende erfahren im Rahmen des RWTH Zertifikatskurses, was sich hinter dem Begriff Data Science verbirgt. Sie eignen sich grundlegende Methoden der Vorverarbeitung von Daten an und können diese durch Ansätze der künstlichen Intelligenz auswerten. Sie entwickeln ein grundlegendes Verständnis für die Anwendung von Machine Learning und können praktische Anwendungsfälle in der Produktion erfolgreich meistern.

Kursinhalte

▶ Vorverarbeitung und Bereitstellung von Daten für die Analyse
▶ Data Mining & Knowledge Discovery in Databases
▶ Künstliche Intelligenz und Deep Learning
▶ Maschinelles Lernen mit Daten aus der industriellen Praxis
▶ Fallbeispiel: Industrielle Anwendungen mit Machine Learning optimieren

Teilnehmendenkreis
Sie sind Ingenieur, Entscheider oder Fachbereichsleiter aus den Bereichen Produktion, Fertigungstechnik, Automatisierung, Prozesstechnik, Wartung und Qualitätsmanagement. Der Kurs richtet sich insbesondere auch an Führungskräfte und das (mittlere) Management für den Erwerb eines grundlegenden Verständnisses von Begriffen wie etwa Digitale Transformation, Machine Learning und (Industrial) Big Data.

Motivation
Im Rahmen der industriellen Fertigung wird eine kontinuierliche Verbesserung laufender Prozesse immer wichtiger, z.B. um Maschinen vorausschauend zu warten oder Produktionsprozesse nachhaltig zu verbessern.

Methodik
Der Kurs findet an fünf aufeinanderfolgenden Tagen auf dem Campus der RWTH Aachen statt und endet mit einer schriftlichen Prüfung. In interaktiven Vorlesungen, Gruppenarbeiten, Präsentationen und Fallstudien werden Inhalte erarbeitet und verfestigt.

Details zum RWTH Zertifikatskurs "Data Scientist"

Am ersten Tag des Kurses werden folgende Themeninhalte vermittelt:

Methoden der Datenvorverarbeitung
Umgang mit realen Daten in CPS und Roboterumgebungen
Verarbeitung von Informationen aus der Produktion

Am zweiten Tag des Kurses werden folgende Themeninhalte vermittelt:

Einführung in Heuristik, regelbasierte Programmierung
Datenakquisition und Speicherung
Data Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD)

Am dritten Tag des Kurses werden folgende Themeninhalte vermittelt:

Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Supervised und Unsupervised Learning
Praktischer Anwendungsfall: Data Mining mit Produktionsdaten

Am vierten Tag des Kurses werden folgende Themeninhalte vermittelt:

Einführung in ein praktisches Anwendungsszenario
Reinforcement Learning und Künstliche Neuronale Netze
À priori Lösung für den Anwendungsfall

Am fünften Tag des Kurses werden folgende Themeninhalte vermittelt:

Lösungserstellung für den Anwendungsfall
Prüfung, Diskussion und Zertifikatsverleihung

Fotogalerie

Referenten

Modulübersicht

Quickfacts

Format:: Zertifikatskurs
Umfang:: 5 Tage
Credit Points:: 2 ECTS (50 Std. Workload)
Kosten:: 3.200 €
inkl. Mittagessen, Kursunterlagen & Rahmenprogramm, exkl. Übernachtung/An- & Abreise
Abschluss:: RWTH Executive Certificate
Sprache:: Englisch

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

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