Intelligente Systeme und Machine Learning für Produktionsprozesse

Dozentin: Prof. Vogel-Heuser
SWS: 2+1
ECTS: 5
Prüfung: schriftlich (90 min, Deutsch)

Inhalt

Ziel der Veranstaltung ISMLP ist die Vermittlung einer strukturierten Entwicklungsmethodik für intelligente mechatronische Systeme. Neben den Besonderheiten technischer Systeme und deren Entwicklung werden in dieser Lehrveranstaltung Methodiken aus Forschung und Industrie gelehrt, die die Studierenden zu einem strukturierten Vorgehen befähigen.
Hierzu werden verschiedene Beschreibungsmittel gelehrt, die zur zur Modellierung mechatronischer Systeme genutzt werden können. Dies beinhaltet neben der im Model-Based Systems Engineering etablierten Systems Modeling Language (SysML) auch bspw. die in der Informatik verbreitete Object Constraint Language (OCL), welche eine automatisierte Prüfung der erstellten Modelle ermöglicht. Die Modellierung wird um den Aspekt der Intelligenz solcher technischer Systeme ergänzt. Dazu werden Konzepte agentenbasierter Systeme gelehrt, welche eine Selbstorganisation mechatronischer Systeme ermöglichen und somit deren Flexibilität und Anpassbarkeit erhöhen. Zudem sind Semantic Web Technologies als Technologie zur Wissensrepräsentation sowie Ansätze der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens im Kontext mechatronischer Systeme zentraler Bestandteil der Vorlesung.
Die Vorlesung "Intelligente Systeme und Machine Learning für Produktionsprozesse" ergänzt und ersetzt die Vorlesung "Entwicklung intelligenter verteilter eingebetteter Systeme in der Mechatronik".

Termine Vorlesung und Zentralübung

Die Veranstaltung wird im SS24 als Blockveranstaltung angeboten.

Vorläufige Termine:

Vorlesung und Übung: 08.04.-12.04.24 ca. 8:00 - 15:00

Praxisblöcke: 16. und 17.04.24

Klausur: 19.04.2024

Die Anmeldung zur Veranstaltung ist ab sofort via TUMOnline möglich (https://campus.tum.de/tumonline/pl/ui/$ctx/wbLv.wbShowLVDetail?pStpSpNr=950730436).

 

Ansprechpartner

Bernhard Rupprecht, M.Sc.
bernhard.rupprecht@tum.de