Tandemkurs für zwei Zielgruppen!

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• Produktionstechniker
• Elektrotechniker
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• Informatiker

1. Sensoren, Digitale Sensordaten, Big Data

   * Stark und schwach korrelierte Daten (Big Data?) * Frage nach den Modellen * Rauschen

2. Grundlagen der Sensordatenerfassung und Verarbeitung

   + Sensornetzwerke + Labormessungen + Zerstörungsfreie Prüfverfahren - Art der Messdaten + Struktur- und Lastüberwachung (SHM) + Datenvorverarbeitung (Merkmalsselektion) + Principle Component Analysis (PCA) + Statistische Datenanalyse

3. Grundlagen des Maschinellen Lernens (Metriken und Taxonomie)

   + Der Funktionale Ansatz: Das Black-Box Modell + Überwachtes Lernen - Der Experte ist gefragt! + Nichtüberwachtes Lernen, Clustering - Ich sehe etwas was Du nicht siehst? + Rückgekoppeltes Lernen - Belohnungen führen zum Ziel! + Inkrementelles Lernen - Lernen auf Datenströmen ist ein Problem? + Agentenbasiertes und verteiltes Lernen - Nicht hier, sondern überall!

4. Algorithmen und Modelle

   + Entscheidungsbäume (C45, ID3, ICE), Random Forest Bäume, Regressionsbäume - Einfach aber gut? + Support Vector Machines (binäre und multi-Klassen) - Der Klassiker! + Künstliche Neuronale Netze (Ein- und mehrlagig) - Warum kein Deep Learning? + Klassifikations- und Regressionsverfahren + Iterative, randomisierte, und evolutionäre Lernalgorithmen - Deterministische Modelle?

5. Training, Lernen, Prädiktion, Test

   + Merkmalsextraktion - Information aus Daten + Ablaufdiagramme - Arbeitsvorschrift! + Testmethoden + Probleme + Überanpassung + Zu viel oder zu wenige Daten? + Qualität der Daten, Einfluss von Rauschen auf Lernen und Prädiktion
   6. Anwendungen, Demonstrationen, Beispiele, Laborübungen (integriert in 2-5)

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