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Schulungsübersicht
Aktueller Stand der Technik
- Was wird verwendet
- Was potenziell genutzt werden kann
Regelbasierte KI
- Vereinfachung der Entscheidung
Machine Learning
- Klassifizierung
- Clustering
- Neural Networks
- Arten von Neural Networks
- Präsentation von Arbeitsbeispielen und Diskussion
Deep Learning
- Grundlegendes Vokabular
- Wann sollte man Deep Learning verwenden, wann nicht
- Schätzung von Rechenressourcen und Kosten
- Sehr kurzer theoretischer Hintergrund zu Deep Neural Networks
Deep Learning in der Praxis (hauptsächlich unter Verwendung von TensorFlow)
- Aufbereitung der Daten
- Auswahl der Verlustfunktion
- Auswahl eines geeigneten Typs eines neuronalen Netzes
- Genauigkeit vs. Geschwindigkeit und Ressourcen
- Training des neuronalen Netzes
- Messung von Effizienz und Fehlern
Verwendung von Proben
- Erkennung von Anomalien
- Bilderkennung
- ADAS
Voraussetzungen
Die Teilnehmer müssen über Programmiererfahrung (in einer beliebigen Sprache) und einen technischen Hintergrund verfügen, müssen aber während des Kurses keinen Code schreiben.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Eine realistische Darstellung von Wissen, das die Methoden repräsentiert, die von tatsächlichen AUTOSAR-Spezialisten in der Automobilindustrie verwendet werden.
Bartlomiej - BorgWarner Poland Sp. z o.o.
Kurs - Autosar Introduction – Technology Overview
Maschinelle Übersetzung