Lehrveranstaltung: Automatische und Angewandte Schadensdiagnostik in der Werkstoff- und Prüftechnik

Angaben

Wann: Sommersemester
Universität Siegen, FB Maschinenbau
Kürzel asd3k
VAK 4MBMA0601V
Zeit (Online, Sync.) Dienstags: 15:00 - 17:00 (und Mittwoch n.V.)
Format Hybrider Kurs mit Online- und Präsenzveranstaltungen und interaktiven Übungen @home
Umfang: 3 SWS
ECTS: 6 CP

Media

Video Slides Date Description
Wiki - - Interaktiver DokuWiki - Diskussionsplattform
Video - 21.04.20 Einführung in den Wiki
Video Play - 22.10.21 Einführung in die digitalen Übungs- und Laborformate
Video A Play A Video B Play B - 10.11.21 Einführung in NoteBook-2 Aufgaben
Video Play asd3k0.html asd3k0.pdf 04.04.23 Modul 0: Einführung und Überblick
Video Play asd3kA.html asd3kA.pdf 11.04.23 Modul A: Taxonomie der Daten und R
Video Play asd3kB.html asd3kB.pdf 18.04.23 Modul B: Datenanalyse und Eigenschaftsselektion
Video Play asd3kC.html asd3kC.pdf 25.04.23 Modul C: Taxonomie des Maschinellen Lernes
Video Play lessonR-Data01.html 03.05.23 Übung 1 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1)
Video Play lessonR-Tree02.html 09.05.23 Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung mit R: Entscheidungsbäume (Teil 2)
NA asd3kD.html asd3kD.pdf 23.05.23 Modul D: Taxonomie der Entscheidungsbaummodelle und deren Algorithmen (Rev. 26.5.23)
NA lessonR-Trees03.html 01.06.23 Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume
NA lessonR-Trees03.html 06.06.23 Besprechung Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Datenanalyse und Datenpartionierung
NA asd3kE.html asd3kE.pdf 13.06.23 Modul E: Regressionsverfahren, SVM und KNN
Video Play lessonR-svm-ann04.html 20.06.23 Übung 4 : SVM und KNN mit Klassifikationsanalyse
NA asd3kF.html asd3kF.pdf 11.07.23 Modul F: Zustandsbasierte Netze, Faltungsnetzwerke, und Inverse Modellierung

Übungen

Die Einführungsvideos beachten (siehe oben)! Musterlösungen werden später bekannt gegeben.


File Version Abgabe Description
lessonR-Data01.html 3.5.23 15.5.23 Übung 1 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1)
lessonR-Tree02.html 9.5.23 22.5.23 Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung mit R: Entscheidungsbäume (Teil 2)
lessonR-Trees03.html 1.6.23 15.6.23 Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Datenanalyse und Datenpartionierung
lessonR-svm-ann04.html 15.6.23 1.7.23 Übung 4: SVM und KNN
lessonR-cnn05.html 19.7.23 29.7.23 Übung 5: Convolutional Neural Networks mit Porenbildern

Software

Paket workpkg-youros.zip enthält wex und sqld.

File Version Description
R - R Software Installation (Windows, optional)
R - R Software Installation (MacOSX, optional)
R 3.6.3 R Software Installation (Linux, 32 Bit Core) cd /opt; sudo tar zxvf R**.tar.gz;/opt/R3/bin/R
R 3.6.3 R Software Installation (Linux, 32 Bit Recommended Packages) cd /opt; sudo tar zxvf R**.tar.gz;/opt/R3/bin/R
workbook-linux64.zip 1.9.2. 24.11.22 nwjs+workbook+all plugins, nodejs+sqld (linux 64bit); start workbook with start.sh, start sqld with sqld/start.sh
workbook-osx64.zip 1.9.2. 24.11.22 nwjs+workbook+all plugins, nodejs+sqld (Mac OSX 64bit); start workbook with start.sh, start sqld with sqld/start.sh
workbook.nw 1.10.1 13.12.22 WorkBook (requires Web Browser)
workbook.html 1.10.1 12.12.22 WorkBook (requires Web Browser)
workpkg-win32.zip 24.11.22 nodejs+sqld+wex (MS Windows x86/32bit)
workpkg-lin64.zip 24.11.22 nodejs+sqld+wex (Linux 64bit)
workpkg-mac64.zip 24.11.22 nodejs+sqld+wex (Mac OS X 10.13+ 64 Bit)
node8.exe 8.12.0 nodejs (MS Windows x86/32bit)
node_5.9_x86.zip 5.9 nodejs (MS Windows x86/32bit)
node_5.9_x64.zip 5.9 nodejs (MS Windows x64/64bit)
wex 1.8.1 WEX local File Server (requires nodejs)
node wex