AMA - Applied Machine Learning Academy (L3S)
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In dieser Präsentation wird vorgestellt, wie am Forschungszentrum L3S zusammen mit dem Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen an der Leibniz Universität Hannover, im engen Dialog mit Industrie und Mittelstand, die Applied Machine Learning Academy (AMA) anwendungsorientierte Qualifizierungsangebote für eine bedarfsorientierte Weiterbildung im Bereich des Maschinellen Lernens und der intelligenten Systeme aufgebaut wird. Das AMA Qualifizierungsangebot, welches sich aus Kursen und Laboren zusammensetzt, soll Ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen, die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens nutzbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen und damit Ihre Digitalisierungsstrategie voranzutreiben.
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- 1. Applied Machine Learning Academy AMA – Applied Machine Learning Academy Prof. Dr. techn. Wolfgang Nejdl
- 2. Projektziele Aufbau einer Applied Machine Learning Academy (AMA) auf der Grundlage eines inhaltlich nachhaltigen, flexiblen und stark anwendungsorientierten Qualifizierungskonzepts Bedarfsorientierte Ausbildung durch intensiven Dialog mit Industrie und Mittelstand Interdisziplinäre Qualifizierungsansätze durch enge Zusammenarbeit zwischen L3S (Informatik) und IFW (Maschinenbau) Wirksamkeit durch Nutzung und Ausbau der Kontakte zu Industrie und Mittelstand (z.B. Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum) Inhaltlich nachhaltige Qualifizierung durch Kombination aus anwendungsorientierten und methodischen/grundlegenden Kursen Projektzeitraum: 11.2017 - 11.2019 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 3. Applied Machine Learning Academy (AMA) 4/14/2018 AMA Community AMA Lab AMA Training • Expertise Sharing Network • Aufbau einer Community • Empfehlungen für Kompetenzaufbau • Weiterführendes Material • ML Grundlagen • Anwendungsorientierte ML Kurse • ML Labore • Praktische Kurse in Industrie 4.0 Umgebung • Analyse des Qualifizierungsbedarfs • Interdisziplinäre Erforschung von ML Lösungen für Industrie 4.0 • Erstellung und Anpassung von Trainingsmaterial • Vorbereitung der Praxisphasen (Daten, Methoden, Aufgaben) Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 4. Lehre: AMA Training 4/14/2018 ML: Grundlagen & Methoden [EK1] Machine Learning Day [Lab1] Hands On ML [MLI1] ML für Industrie 4.0: Eine Einführung [ML1] Einführung in ML [LabI1] Vom Maschinellen Lernen zu lernenden Maschinen [Lab4] Deep Learning [ML4] Big Data Management + Frameworks [ML2] Deep Learning ML in Industrie 4.0 [LabI4] Industrial Image Processing and ML [MLI4] Predictive Maintenance [MLI2] ML für die adaptive Fertigungssteuerung [MLI3] Sammlung und Verwaltung von Sensordaten [ML3] ML@Scale: Datenströme + Verteilung Ergänzende Kurse [EK3] Legale Aspekte der Nutzung von Big Data [EK2] Bias & Fairness in Intelligenten Systemen Praxisphasen [ML7] DM Methoden [Lab3] Data Science in Action [ML5] Einführung in Data Science [ML6] Programmierspra- chen und Frame- works für DM [EK4] Data Science Projekte: Planung und Durchführung [Lab2] Visual Analytics [ML8] Visual Analytics: Prinzipien und Methoden Technologien und Potenziale der Digitalisierung Kurse [MLI5] Process Mining für Industrie 4.0 Einstieg in die Mikrosensorik Einsatzmöglichkeiten der Mikrosensorik Digitalisierung in der Prozesskette RFID und kognitive Intralogistik [LabI3] DM Methoden für Industrie 4.0 [LabI2]: Adaptive Fertigungssteuerung Anforderungen der Digitalisierung in den Bereichen Arbeit und Organisation Lean Production trifft Industrie 4.0 Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 5. Community: AMA Expertise Sharing Platform 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 6. Lehre: Labore an den Produktionsmaschinen (PZH) 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 7. Forschung: AMA Miniprojekte Gestartete Projekte MP 1: Intelligent Production Testbed – Sammlung und Beschreibung von Produktionsdaten MP 2: Anomaly Detection in Production Environments MP 3: Predictive Maintainance ▪ Online Monitoring System zur Überwachung des Werkzeugverschleißes ▪ Indirekte Erfassung durch Acoustic Emission, Spindelstrom Weitere Kandidaten MP 4: Visual Quality Control ▪ Erkennung defekter Bauteile mittels Raspberry-Pi und Kameramodul ▪ Automatische Unterscheidung Gutteile und Ausschussteile MP 5: Smart Visual Analytics ▪ Vorstellung der Plattformen von TomorrowLabs und SiemensMindSphere ▪ Visualisierung der Maschinendaten zur Prozessüberwachung ▪ Analyse der Vor- und Nachteile der verschiedenen Plattformen 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 8. Technische Infrastruktur GPU Cluster 6x Server (Aufgebaut, Testbetrieb) 4x NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 2x Intel Xeon E5-2620 v4 (8C / 16T) 128GB RAM (256GB RAM) 4x 2TB HDD Arbeitsplätze 15x Laptop (Aufgebaut, Testbetrieb) Intel Core i7 7700HQ 16GB RAM NVIDIA GeForce GTX 1060 256GB SSD 1TB HDD 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 9. Veranstaltungen: Symposium 24.05.2018 Leibniz Symposium “Maschinelles Lernen – Intelligente Digitalisierung” Termin: 24.5.2018 Ort: Lichthof im Hauptgebäude der Leibniz Universität Vorträge aus Forschung und Industrie Marktplatz der Möglichkeiten, mit mehr als 30 Projekten Erwartete Teilnehmerzahl: 200 - 300 Personen https://machine-learning.ama-academy.eu/ 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 10. Ausblick Vorstellung des Projektes auf der CeBit 2018, Halle 16, Stand D18 Erste Kurse werden ab Juni 2018 angeboten Einführung in Maschinelles Lernen Einführung in Data Science Weitere Kurse sind in Vorbereitung Zweite ML Einführungsveranstaltung wird im Herbst 2018 stattfinden 4/14/2018Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”
- 11. Danke! 4/14/2018 Weitere Informationen: Hauptseite: www.ama-academy.eu/ Kursangebot: www.ama-academy.eu/index.php/courses/ Veranstaltungen: www.ama-academy.eu/index.php/events/ Mailingliste: www.ama-academy.eu/index.php/kontakt/subscribe/ Regionalkonferenz “Maschinelles Lernen für die Intelligente Produktion”