Künstliche Intelligenz in Produktionssystemen

Der Sieg von AlphaGo über die amtierenden Weltmeister in Go demonstriert eindrucksvoll, zu welchen Leistungen lernende Systeme und Künstliche Intelligenz in der Lage sind.

Im Rahmen des Vortrags werden verschiedene Szenarien skizziert, wie diese Systeme auf die Produktion übertragen werden können. Hierbei werden Verfahrenskombinationen betrachtet, die sich aus den Verfahren des Machine Learning zusammensetzen. Dazu gehören typischerweise (Un-)Supervised und Reinforcement Learning.

Der Vortrag zeigt prototypische Umsetzungen, z.B. durch die Verwendung von tiefen Neuronalen Netzen unterschiedlicher Topologien. Zudem werden zukünftige Ansätze auf Basis aktueller Forschung aufgezeigt.

Vorkenntnisse

Die Besucher sollten über die grundlegenden Begriffe informiert sein. Der Vortrag beinhaltet eine kurze Einführung in die Thematik, um ein Begriffsverständnis zu erzeugen.
Im Nachgang werden die Beispiele auf einer Anwendungsebene betrachtet. Auf die verwendeten Algorithmen wird nicht im Detail eingegangen, es wird vor allem die Komposition von Verfahren beleuchtet.

Lernziele

Die Teilnehmenden bekommen einen Überblick zu aktuellen Trends im Bereich des Machine Learning in der Anwendungsdomäne Produktion. Gleichzeitig wird dargestellt, wie verschiedene Algorithmen ineinander greifen, um ein System zu befähigen, die Komplexität einer modernen Produktion zu bewältigen. Hierzu werden aktuelle und anwendungsnahe Forschungsergebnisse gezeigt.