BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//TYPO3/NONSGML Calendar Base (cal) V2.0.0//EN METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT UID:www.mysite.com_9_212 DTSTAMP:20210416T072713 DTSTART:20210504T063000Z DTEND:20210504T080000Z SUMMARY:Machine Learning in der Industrie: Predictive Maintenance am Beispiel der Automotive-Industrie DESCRIPTION:Die Online-Plattform elab2go bietet als mobiles Engineering Lab überall und jederzeit einen Einstieg in technologische Umsetzungsmöglichkeiten von Trends im Kontext von Industrie 4.0. Unter dem Motto „Technologien: INTUITIV und PRAXISNAH“ kann mit Daten und Technologien experimentiert werden. Das elab2go veranschaulicht zum einen die Funktionsweise technologischer Trends und zeigt zum anderen deren Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis auf.\r\n\r\nFrau Prof. Dr. Eva Maria Kiss und Anke Welz\, M. Sc. (Hochschule Kaiserslautern\, Fachbereich Angewandte Ingenieurwissenschaften) stellen das elab2go – Mobile Engineering Lab im Rahmen der Veranstaltung „Machine Learning in der Industrie: Predictive Maintenance am Beispiel der Automotive-Industrie“ vor:\r\n\r\nDienstag\, 04. Mai 2021 | Beginn: 8:30 Uhr\, Dauer ca. 1h \r\n\r\nZoom-Meeting beitreten:\r\n\r\nhttps://zoom.us/j/92171161149?pwd=QTh5ZUh6OXJyUFFVYWtPbFZMOTVlZz09\r\n\r\nAlternativ hier die Zugangsdaten:\r\n\r\nMeeting-ID: 921 7116 1149\r\n\r\nKenncode: 035209\r\n\r\nDie Veranstaltung ist kostenfrei.\r\n\r\nKonkret geht es bei der Veranstaltung um die Frage: „Was ist Maschinelles Lernen und wie lässt es sich in der Industrie umsetzen?“\r\n\r\nDiese Frage wird anhand eines Automotive-Datensatzes beantwortet\, der mit Methoden der Predictive Maintenance analysiert wird. Dazu werden zwei Demonstratoren des elab2go zur Analyse und Präsentation der Antwort herangezogen. Die dazu verwendeten Tools sind Jupyter Notebook für die Programmiersprache Python und RStudio für die Sprache R. Beides kann auf der Plattform elab2go selbst erprobt und mit eigenen Eingaben können interaktiv Auswertungen durchgeführt werden.\r\n\r\nDie Veranstaltung vermittelt interessierten Teilnehmenden einen direkten Einstieg ins Maschinelle Lernen anhand eines praxisnahen Anwendungsfalls mit Automotive-Daten. Die beiden vorgestellten Demos vermitteln die theoretischen Grundlagen durch intuitive und interaktive Anwendungen und vertiefen damit das Verständnis – ganz nach dem Konzept des elab2go: „Technologien: INTUITIV und PRAXISNAH.“\r\n\r\nDie Veranstaltung ist Teil von „WissensBar“\, einer Veranstaltungsreihe zum Austausch von Ideen\, Wissen und Technologien\, die einen Blick hinter die Türen der Hochschule Kaiserslautern bietet. WissensBar ist ein Format der Offenen Digitalisierungsallianz Pfalz\, einem Verbundvorhaben von der Hochschule Kaiserslautern\, der Technischen Universität Kaiserslautern sowie des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik. Das Vorhaben wird im Rahmen der Bund-Länder-Initiative “Innovative Hochschule” gefördert.\r\n\r\n\r\n\r\n LOCATION:online ATTACH:https://www.hs-kl.de/fileadmin/hochschule/referate/transfer/dokumente/AW_EMK1.jpg ORGANIZER;CN="Hochschule Kaiserslautern": END:VEVENT END:VCALENDAR