Künstliche Intelligenz in der Materialdiagnostik

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, ihr erworbenes Grundverständnis der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und von Mustererkennungsverfahren an praktischen Beispielen und anhand von Daten aus industriellen Anwendungen umzusetzen. Die Studierenden können mit Standard-Toolkits umgehen und auf eigene Probleme anwenden. Sie verstehen, welche grundsätzlichen Herangehensweisen existieren, wie sie diese unterscheiden und wie sie entscheiden können, welches Tool für welche Aufgabenstellung geeignet ist.

• 4 Seminaraufgaben je 25%, jede bestehend aus: Programmierung (4 Wochen Entwicklungszeit) Präsentationen von je 10 Minuten in Gruppe, inklusive PowerPoint-Dokument anschließende fachliche Diskussion
• Programmierung (4 Wochen Entwicklungszeit)
• Präsentationen von je 10 Minuten in Gruppe, inklusive PowerPoint-Dokument
• Anschließende fachliche Diskussion

• Ertel, W.: Grundkurs Künstliche Intelligenz, 2. überarbeitete Auflage 2009, Vieweg+Teubner Verlag ISBN: 978-3-8348-0783-0
• R. Hoffmann, M. Wolff: Intelligente Signalverarbeitung 2: Signalerkennung, 2. Auflage. Springer Vieweg, 2015. ISBN 978-3-662-46725-1

Bewertungen von Studierenden

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