Simulation ist mehr als Software

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Skalierbarkeit der Simulation
Skalierbarkeit der Simulation

KI für Ingenieure in Simulation und Produktentwicklung

Übersicht

eLearning Basis

Lernen Sie was hinter aktuellen KI-Technologien steckt, welche Trends es gibt und wie Sie KI bei Ihren Simulationsaufgaben anwenden können. Diese Schulung wird als eLearning-Kurs mit freier Zeiteinteilung angeboten.

Dauer
2 Tage

Nutzen
  • Verstehen Sie wie KI-Technologien im Bereich Simulation funktionieren
  • Lernen Sie selbstständig KI-Aufgaben mit Open Source Bibliotheken zu lösen
  • Erhalten Sie ein Verständnis über sinnvolle Einsatzbereiche für KI
  • Lernen Sie die aktuellen Trends im Bereich KI & Simulation kennen

Beschreibung

Künstliche Intelligenz wird in immer mehr Bereichen unseres Lebens eingesetzt, so auch im Bereich der virtuellen Produktentwicklung. Gleichzeitig haben bisher wenige Ingenieure eine fundierte Ausbildung auf diesem Gebiet erhalten, sodass die Einordnung von Chancen und geeigneten Anwendungen von KI schwerfällt. Dieser softwareunabhängige Kurs schließt diese Lücke und verknüpft die Hintergründe des maschinellen Lernens mit Übungsbeispielen basierend auf Open-Source-Bibliotheken und bildet so den Türöffner für dieses Megathema. Vom Aufbau und Training von neuronalen Netzen über Sensitivitätsanalysen bis zu probabilistischen Machine-Learning-Modellen – dieser Kurs bereitet Sie darauf vor, moderne KI-Tools in Ansys (wie beispielsweise Stochos) zu verstehen und anzuwenden. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Simulationen durch trainierte KI-Modelle zu ersetzen und so bei vergleichbarer Genauigkeit mit einem Bruchteil der Zeit Vorhersagen für neue Designs zu machen.

Egal, ob Sie sich als Strömungsmechaniker, Strukturmechaniker oder Elektromagnetiker sehen, hier ist jeder Ingenieur, der grundlegende Python-Kenntnisse mitbringt, unabhängig von seinem physikalischen Arbeitsgebiet richtig.

Das erste Modul für 30 Tage kostenlos testen

Verschaffen Sie sich einen ersten Eindruck und testen Sie das erste eLearning Modul dieser Schulung ganz unverbindlich. Keine Kosten, keine Kündigungsfrist.

Detaillierte Agenda für diese 2-tägige Schulung

Tag 1

01 Einführung in das maschinelle Lernen

  • Was ist maschinelles Lernen?
  • Welche Voraussetzungen gilt es zu beachten?
  • Erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen Lerntypen.
  • Beispiele zu Anwendungsgebieten und Nutzen
  • Ausblick: Verwendung von künstlicher Intelligenz in Ansys mit Stochos

02 Übersicht einfache Verfahren

  • Grundlagen von maschinellen Lernverfahren veranschaulicht anhand von linearer Regression
  • Erweiterung auf nicht lineare Regression
  • Bestimmung der Modellgüte und Modellvalidierung
  • Übung: Training von linearen Regressionsmodellen anhand von Beispieldaten

03 Neuronale Netze I

  • Geschichte, Aufbau, Training und Vorhersage
  • Übersicht der wichtigen Stellschrauben für das optimale Training
  • Übersicht der verschiedenen Arten von neuronalen Netzen
  • Übung: Aufsetzen und Training von neuronalen Netzen mithilfe von Open Source Bibliotheken

04 Neuronale Netze II

  • Modellierung von zeitlich und räumlich abhängigen Daten
  • Wie lassen sich Bildinformationen verarbeiten
  • Übersicht zu geometrischen neuronalen Netzen
  • Übung: Aufbau und Training von neuronalen Netzen für Zeit- und Bilddaten

Tag 2

05 Einführung in probabilistische maschine learning Modelle

  • Vermittlung von statistischen Grundlagen: Verteilungsfunktionen und Likelihood-Estimation
  • Einleitung zu Gaußprozessen, die wahrscheinlichste Funktion für Ihre Daten
  • Ein Überblick zum Thema Kernelengineering und Kovarianzmatrizen
  • Übung: Training eines Gaußprozesses anhand von Beispieldaten

06 Optimierung & Design of Experiment

  • Einordnung von Optimierungsproblemen und Übersicht über Optimierungsverfahren,
  • Vor-/ Nachteile von lokalen und globalen Optimierungsverfahren
  • Adaptive Versuchsplanung und Optimierung mithilfe der Bayesian Optimization
  • Übung: Optimierung mithilfe von adaptiven Methoden und maschinellem Lernen

07 Sensitivitätsanalyse

  • Was bringt eine Sensitivitätsanalyse?
  • Überblick: welche Arten von Korrelationen gibt es?
  • Übersicht der Möglichkeiten Sensitivitäten zu berechnen.
  • Korrelationskoeffizienten zur Variablenvorauswahl
  • Varianzbasierte Sensitivitätsanalyse zur Erfassung aller Arten von Korrelation
  • Übung: Ermittlung von wichtigen Einflussfaktoren anhand von Open Source Bibliotheken

08 Dimensionsreduktion

  • Wieso sollten Dimensionen reduziert werden?
  • Eine einfache und effektive Methode, die Hauptkomponenten Analyse verständlich erklärt
  • Dimensionsreduktion mithilfe von neuronalen Netzen: Auto-Encoder
  • Übung: Anwendung verschiedener Dimensionsreduktionsmethoden

Ihre Referenten

Dr. Kevin Cremanns
Co-Founder & Chief Research & Development Officer, PI Probaligence GmbH

Einordnung in den CADFEM Lernpfad

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Der gesamte eLearning Kurs steht ab Anfang Juli zur Verfügung. Aber verschaffen Sie sich jetzt schon einen ersten Eindruck!
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Haben Sie Fragen zum eLearning?

Kann ich in das eLearning Angebot unverbindlich testen?

Damit Sie sich ein konkretes Bild von unseren Online-Kursen machen können, bieten wir Ihnen eine Testversion für das Startmodul  eines e-Learning Seminars Ihrer Wahl an. Keine Kosten, keine Kündigungsfrist o.ä. Gleichzeitig können Sie mit diesem Testzugang alle technischen Voraussetzungen für ein reibungsloses Lernen überprüfen. Das Gratis-Modul können Sie einfach aus jedem eLearning-Kurs anfordern.

Wie viel Zeit muss ich für ein eLearning-Seminar einplanen?

Jeder eLearning-Tag besteht aus vier Modulen. Idealerweise planen Sie je Modul zwischen 90 und 120 Minuten ungestörte Lernzeit ein. In diesem Zeitfenster eignen Sie sich das Wissen eines Moduls an und festigen es nachhaltig mit Quizfragen sowie Ansys Übungen. Durch die Unterteilung in Mikro-Lerneinheiten können Sie aber auch kürzere Zeitfenster, zum Beispiel beim Pendeln, optimal nutzen.

Wie lange besteht der Zugriff auf die Lerninhalte?

Voraussetzung für die Nutzung der eLearning-Kurse ist die Nutzung eines personengebundenen Zugangs zur CADFEM LernplattformBeim Kauf eines eLearning-Kurses beträgt der Zugang zur Lernplattform 365 Tage. Als User einer Flatrate startet und endet der Zugang zur Lernplattform mit dem Start und Ende der Flatrate. Mit dem Start eines weiteren Lernproduktes (Flatrate, Seminar, eLearning) verlängert sich derZugriff auf Ihre Inhalte um 365 Tage. 

Leiter Technik Österreich