| 1. Name des Moduls: |
Predictive analytics for production systems |
| 1a. Module name (english): |
Predictive analytics for production systems |
| 2. Fachgebiet / Verantwortlich: |
Prof. Dr. Justus Arne Schwarz |
| 3. Inhalte des Moduls: |
Der Kurs vermittelt Grundlagen des maschinellen Lernens, insbesondere aus den Bereichen Unsupervised und Supervised Learning.
Verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken werden für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme vorgestellt, z. B. bei der Prognose der Produktionsqualität oder dem Ausfallverhalten von Maschinen.
Der Kurs beinhaltet eine Einführung in die Programmiersprache Python, welche die Grundlage für die eigene Implementierung von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) durch die Studierenden bildet. Die Studierenden ziehen existierende KI-Bibliotheken heran, um alleine und in Gruppen Fallstudien im Kontext moderner Produktionssysteme und der Industrie 4.0 zu bearbeiten. |
| 4. Qualifikationsziele des Moduls / zu erwerbende Kompetenzen: |
Die Studierenden entwickeln grundlegende Programmierkenntnisse, die es ihnen erlauben KI-Ansätze zu implementieren und KI-Bibliotheken anzuwenden.
Die Studierenden haben die grundlegenden Prinzipien verschiedener Supervised Learning Ansätze kennengelernt.
Die Studierenden haben gelernt passende KI-Ansätze auszuwählen und damit Einsichten aus realistischen Datensätzen zu generieren. |
| 5. Teilnahmevoraussetzungen: |
| a) empfohlene Kenntnisse |
BWL-BSc-PG-M01 Leistungserstellung
BWL-BSc-PG-M03 Produktionsmanagement
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| b) verpflichtende Nachweise |
keine |
| 6. Verwendbarkeit des Moduls: |
MSc BWL (PO2021), SPMG "Business Analytics and Operations Management"
MSc BWL (PO2021), SPMG "Industrielles Management"
MSc WInfo (PO2021), PMG "Grundlagen der Unternehmensführung" |
| 7. Angebotsturnus des Moduls: |
im Turnus Wintersemester |
| 8. Das Modul kann absolviert werden in: |
1 Semester |
| 9. Empfohlenes Fachsemester: |
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| 10. ECTS |
6 |
| 11. Arbeitsaufwand des Moduls (Workload) / Anzahl Leistungspunkte: |
Gesamt in Stunden: 180 (6 ECTS * 30 Stunden) davon:
1. Präsenzzeit: 60 Std. (4 SWS)
2. Selbststudium (inkl. Prüfung): 120 Std. |