Lehrgangsangebot:

Vom Sensor zum ML-Modell – Low-Code Machine Learning mit Node-RED im Produktionsumfeld

Teilnahmegebühr
Kosten auf Anfrage
2 Tage

Bildungswerk der Baden-Württembergischen Wirtschaft https://www.biwe-akademie.de https://www.biwe-bbq.de/fileadmin/templates/template_v1/images/logos/Logo_Akademie_RGB_oZ_1zeilig.svg Bildungswerk der Baden-Württembergischen Wirtschaft

Die Schulung vermittelt praxisnah, wie Machine Learning (ML) an der Maschine und im Produktionsumfeld ohne viel Code eingesetzt werden kann. Mit der OpenSource Low-Code-Anwendung Node-RED entwickeln Teilnehmer komplette Pipelines und bilden somit den gesamten Prozess ab: Datenanbindung, Vorverarbeitung, Modellierung, Inferenz, Visualisierung und Alarmierung. Ziel ist schnelles Prototyping, ein solides Prozessverständnis und sofort nutzbare Ergebnisse, die später bei Bedarf in High Code Stacks überführt werden können.

Vermittelte Kompetenzen

AI Literacy

Data Literacy

Data Science und Analytics

AI Engineering

Problemlösungskompetenz

Systemkompetenz

Innovationskompetenz

Inhalt

  • Low-Code-Grundlagen mit Node-RED
  • Datenanbindung & -aufnahme
  • Datenvorbereitung & Feature Engineering
  • Entwicklung und Training von ML-Modellen
  • Deployment im Flow
  • Visualisierung & Benachrichtigung
  • Chancen, Herausforderungen und typische Stolpersteine

Ziele

  • Verständnis für den kompletten Prozess: vom Sensor bis zum Modell
  • Lauffähige Node-RED-Flows für Datenaufnahme, Feature-Pipelines, Inferenz & Dashboard
  • Fähigkeit, Potenziale für ML-Anwendungen im eigenen Shopfloor identifizieren
  • Handlungsempfehlungen für die Umsetzung im eigenen Unternehmen

Zielgruppe

  • Ingenieur*innen, Techniker*innen und Produktionsleitungen
  • Fach- und Führungskräfte aus Fertigung, Instandhaltung und Qualitätssicherung
  • IT- und OT-Verantwortliche in der Industrie
Teilnahmegebühr
Kosten auf Anfrage
2 Tage
Seminarnummer: TP-0001

Inhouse-Lösung

  • Weiterbildung ganzer Teams oder Abteilungen
  • Individuelle Schulungen für Ihren Bedarf
  • Zukunftsthemen in die Hand nehmen

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