Praxisorientierte Fortbildung zu Deep Learning und Convolutional Neural Networks

In der Materialwissenschaft werden zunehmend KI-basierte Methoden eingesetzt, um komplexe Daten effizient zu analysieren. Mit der Fortbildung "Deep Learning – Grundlagen und Anwendungen auf materialwissenschaftliche Beispiele" erhalten Sie am 10. – 14. Februar 2025 das Rüstzeug, um Ihre Bild- und Tabellendaten mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Deep Learning gezielt auszuwerten und so die technologische Entwicklung in Ihrem Unternehmen voranzutreiben.

Die rasanten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz eröffnen neue Möglichkeiten für die Analyse materialwissenschaftlicher und werkstoffkundlicher Daten. Vor allem Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) revolutionieren die automatisierte Datenverarbeitung. Die Fortbildung "Deep Learning – Grundlagen und Anwendungen auf materialwissenschaftliche Beispiele" vermittelt praxisnah, wie diese Technologien zur Klassifizierung und Segmentierung von Bild- und Tabellendaten angewendet werden können. 

Für Unternehmen, die in der Materialwissenschaft tätig sind, ist es entscheidend, die Potenziale dieser modernen Analysemethoden zu nutzen. KI-gestützte Verfahren ermöglichen es, nicht nur große Datenmengen schneller zu verarbeiten, sondern auch präzisere Ergebnisse zu erzielen. In der Fortbildung lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, wie sie Deep Learning effektiv einsetzen können, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu optimieren.

Warum Sie teilnehmen sollten:
Die Teilnahme an dieser Fortbildung bietet zahlreiche Vorteile für Ihr Unternehmen: 

  • Grundlagen der Software-Tools: Sie erhalten eine Einführung in die Nutzung von PyTorch, FastAi und Jupyter Notebook, um diese leistungsfähigen Tools effektiv in Ihre Projekte zu integrieren. 
  • Prinzipien des Deep Learning: Sie erlernen die grundlegenden Konzepte und erfahren, wie Deep Learning als Methode des Maschinellen Lernens eingesetzt wird, um komplexe Daten zu analysieren. 
  • Spezifische Anwendungen in der Materialwissenschaft: Die Fortbildung vermittelt praxisnahe Einblicke in die Anwendung von Deep Learning auf materialwissenschaftliche Fragestellungen und zeigt, wie diese in der industriellen Praxis umgesetzt werden können. 
  • Theorie der Neuronalen Netze: Vertiefen Sie Ihr Verständnis für die Funktionsweise und Struktur Neuronaler Netze, um fundierte Entscheidungen bei der Implementierung von KI-Lösungen zu treffen. 
  • Klassifizierungsmodelle und Bildanalyse: Lernen Sie, wie Sie Bilddaten mithilfe von CNNs effizient klassifizieren und konkrete Anwendungsfälle – wie die Klassifizierung von 2-Phasen-Stählen – bewältigen. 
  • Austausch mit Expert*innen: Diskutieren Sie Ihre spezifischen Herausforderungen mit erfahrenen Fachleuten und profitieren Sie von deren Know-how, um Lösungen für Ihre eigenen Anwendungsfälle zu entwickeln.

Zielgruppe der Fortbildung
Diese Fortbildung richtet sich an Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen die bereits grundlegende Programmierkenntnisse in Python, Matlab oder anderen Programmiersprachen besitzen. Es wird empfohlen, ein Basisverständnis in Bereichen wie arithmetische Operationen, Kontrollstrukturen, lineare Algebra und Nichtlinearität mitzubringen.

Melden Sie sich noch heute an um Ihre KI-Kenntnisse zu erweitern, Ihre materialwissenschaftlichen Daten effizienter zu analysieren und Ihr Unternehmen technologisch voranzubringen. Die Kombination aus Theorie und Praxis hilft Ihnen dabei, einen echten Wettbewerbsvorteil in Ihrer Branche zu erlangen.

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