Technologie Centrum Westbayern

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Büroräume frei!

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Feb
5
Mi
Robotik – KI, MRK, mobile Robotik
Feb 5 um 9:00 – 16:30

Fast kein produzierendes Unternehmen kann es sich leisten, sich mit dem Thema „Robotik“ nicht zu beschäftigen. Steigende Produktionsanforderungen, der
Trend dazu, immer flexibler zu produzieren, auf individuelle Kundenbedürfnisse einzugehen und ein hoher Kostendruck lassen sich zukünftig oft nur durch den Einsatz von Robotern bewältigen. Robotersysteme können dank künstlicher Intelligenz und anderer neuen Techniken immer mehr Aufgaben übernehmen und sind flexibler einsetzbar.

In mehreren Vorträgen zeigen Ihnen Referenten innovativer Technologieanbieter, erfahrene Roboterexperten aus Industrie, Wissenschaft und Entwicklung den aktuellen Stand der Technik auf. Sie berichten über Praxiserfahrungen, neue Technologien und Einsatzpotenziale.

Warum Sie teilnehmen sollten:
– Informieren Sie sich neutral und kompakt über Innovationen und Trends in der industriellen Robotik
– Erfahren Sie mehr über den aktuellen Stand der Technik
– Lernen Sie Anwendungsbeispiele und Einsatzmöglichkeiten aus der Praxis kennen
– erweitern Sie Ihr Netzwerk und profitieren Sie vom Erfahrungsaustausch mit Experten und Teilnehmern
– Treffen Sie Experten namhafter Roboterhersteller

Zielgruppe:
Fach- und Führungskräfte, die Automatisierungslösungen planen, implementieren und optimieren, Mitarbeiter aus Automation und Produktion, Integratoren, die sich einen kompakten Überblick über neue Technologie und deren Einsatz wünschen.

Programm und weitere Informationen hier zum PDF-Download…

Feb
11
Di
Einführung KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning
Feb 11 um 9:00 – Feb 12 um 17:00

Viele reden heute vom Boom und der großen Zukunft der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Aber was steckt hinter den Begriffen „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ eigentlich genau? Und was ist ein „Neuronales Netz“?
In diesem Kurs wird eine systematische Einführung in all diese Begriffe und deren Hintergründe gegeben, zudem werden die Teilgebiete des maschinellen Lernens vorgestellt. Der Fokus liegt dann im Anschluss auf dem sehr erfolgreichen Gebiet „Deep Learning“.

Es soll dabei aber nicht bei langwierigen theoretischen Ausführungen im Kurs bleiben, sondern auch aufgezeigt werden, wie „Deep Learning“ im eigenen Unternehmen für numerische Daten durchgeführt werden kann. Dazu lernen Sie zuerst in kurzen Crashkursen Python, NumPy und Pandas anhand praktischer Übungen kennen, die jeder Teilnehmer gleich selber an seinem mitgebrachten Notebook in sog. „Jupyter Notebooks“ durchführt.
Konkret baut jeder Teilnehmer im Kurs Schritt für Schritt unter Anleitung ein sog. „Neuronales Netz“, mit dem der Computer anhand von numerischen Daten (z.B. aus Excel-Tabellendaten / .csv – Dateien) etwas lernt und in Zukunft Prognosen erstellen kann. Abschließend gehen wir auch auf die Frage ein, wie man nicht-numerische Daten wie Text in einem Neuronalen Netz verarbeiten kann.

Inhalte:

  • Was ist Künstliche Intelligenz?
  • Was ist Maschinelles Lernen?
  • Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
  • Was ist Deep Learning und wieso ist es so erfolgreich?
  • Was sind Neuronale Netze?
  • Was sind Convolutional Neural Networks?
  • Was sind Long Short Term Memory Modelle?
  • Wie kann man Text als Eingabe für Neuronale Netze codieren?
  • Praxis: Crashkurs Python
  • Praxis: Crashkurs NumPy
  • Praxis: Crahskurs Pandas
  • Praxis: Ein Neuronales Netz zur Prädiktion in TensorFlow/Keras selber bauen und trainieren

Zielgruppe für diesen Kurs sind alle, die genauer verstehen möchten, was hinter den Begriffen „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ steckt und einschätzen wollen, ob diese Themengebiete vielleicht im eigenen Unternehmen auch eine Relevanz haben könnten (mit großer Wahrscheinlichkeit „Ja!“). Idealerweise haben Sie als Kursteilnehmer schon etwas Programmiervorerfahrung in einer beliebigen Programmiersprache. In den praktischen Übungsabschnitten verwenden wir die Programmiersprache „Python“. Python muss aber noch nicht beherrscht werden. Es wird daher ein kleiner Python-Crashkurs gegeben.
Sie haben noch gar keine Programmiervorerfahrung aber trotzdem Interesse? Wenn Sie keine Angst davor haben, dass wir ein paar Codezeilen Python im Kurs schreiben werden, können Sie trotzdem am Kurs teilnehmen. Alle Schritte werden im Kurs vorgemacht und vorgetippt. Sie werden sehen: Python macht Spaß und man erlernt diese Programmiersprache sehr schnell!

Ziele:  Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses ein solides Wissen was hinter den Begriffen „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“, „Deep Learning“ und „Neuronale Netze“ steht und wissen welche Arten des Maschinellen Lernens heute unterschieden werden. Sie kennen zudem die wichtigsten „Deep Learning Modelle“ und können eines dieser wichtigsten Deep Learning Modelle in der Praxis für eigene Daten konkret umsetzen und anwenden. Damit ist ein Transfer auf die unternehmensspezifischen Probleme im eigenen Unternehmen direkt umsetzbar.

Weitere Informationen hier zum PDF-Download….

 

 

 

Feb
17
Mo
SPS STEP7© Grundlagen Classic
Feb 17 – Feb 21 ganztägig

Diese Weiterbildung verdeutlicht Ihnen den elektrischen und mechanischen Aufbau der Automatisierungssysteme, die Konfiguration und Parametrierung der Hardware, die Handhabung der STEP7 Basis Software sowie Grundlagen der Programmierung.
Alle Themen werden durch praktische Übungen mit dem Automatisierungssystem S7-300 an einem Anlagenmodell vertieft.

Zielgruppe
Facharbeiter, Meister, Techniker und andere Fachkräfte aus dem Elektrobereich, die zur Projektierung, Wartung, Instandhaltung und Inbetriebnahme von SPS-gesteuerten Anlagen eingesetzt werden.

Voraussetzungen
Grundkenntnisse aus der Elektrotechnik, PC Grundkenntnisse

Lernziele
Der Kurs vermittelt Grundkenntnisse über den elektrischen und mechanischen Aufbau der Automatisierungssysteme, die Konfiguration und Parametrierung der Hardware, die Handhabung der STEP7©  Basis-Software und Grundlagen der Programmierung.

Inhalte:

  • Systemübersicht und wesentliche Leistungsmerkmale der Systemfamilie SIMATICS7© kennen
  • Die Komponenten des Basispakets STEP7© kennen und anwenden können
  • Programmbearbeitung im Automatisierungssystem kennen
  • Binäre und digitale Operationen kennen und anwenden können
  • Adressierung und Verdrahtung der Signalmodule kennen und durchführen können
  • Hard- und Software-Inbetriebnahme des Automatisierungssystems durchführen können
  • Hardwarekonfiguration und -parametrierung bei S7-300© kennen und durchführen können
  • Vertiefung der Kenntnisse durch Übungen am Gerät

© eingetragenes Warenzeichen der Fa. Siemens AG

Weitere Informationen hier zum PDF-Download….

Feb
18
Di
Grundlagenkurs Python und Objektorientierte Programmierung
Feb 18 um 9:00 – Feb 19 um 17:00

Beim IEEE 2019 Ranking der Programmiersprachen [1] ist Python im Jahre 2019 zum ersten Mal mit Abstand auf Platz 1 (noch vor Java, C und C++) . Anders ausgedrückt: Python ist zur wichtigsten Programmiersprache der Welt geworden!

Das ist aber nur bedingt überraschend, denn dieser Vormarschkurs von Python hat sich bereits in den letzten Jahren immer deutlicher gezeigt. In allen Wirtschafts- und Industriezweigen ist Python angekommen und äußerst beliebt bei Programmieranfängern und auch bei erfahrenen Entwicklern. Und das zu Recht! Python ist leicht erlernbar. Python-Code liest sich flüssig. Vieles funktioniert einfach in Python so wie man sich es vorstellt. Stundenlanges Enträtseln von Fehlermeldungen findet man hier selten. Mit wenigen Zeilen Code erledigt man in Python oft Dinge, für die man in anderen Programmiersprachen ein Vielfaches an Code benötigt hätte. Man ist einfach produktiver. Mit ein Grund hierfür ist die mächtige Standardbibliothek von Python, die für fast alle Aufgaben intuitive und mächtige Funktionen und Klassen zur Verfügung stellt [2]. Diese Pakete lassen sich leicht über den sogenannten Paketmanager installieren. [1] https://spectrum.ieee.org/computing/software /the-top-programming-languages-2019 [2] https://docs.python.org/3/library/

Zielgruppe:
Zielgruppe für diesen Kurs sind alle, die über ein klein wenig Programmiervorerfahrung in einer prozeduralen oder Skriptprogrammiersprache verfügen und sich eine systematische Einführung in Python wünschen bzw. in Python sicherer werden wollen. Dabei ist es egal, ob Sie vorher schon mal in Matlab, Basic, Javascript, C, C++, C#, R oder einer ähnlichen Programmiersprache programmiert haben. Sie benötigen keine Vorerfahrung in objektorientierter Programmierung (OOP). Eine kurze Einführung in die OOP wird im Kurs gegeben. Der Kurs ist damit auch für Programmieranfänger mit nur wenig Programmiervorerfahrung geeignet.

Inhalte:

Tag 1: Grundlagen

– Einführung: Die Geschichte von Python. Wieso eine neue Sprache?
– Basisdatentypen und Gültigkeitsbereiche
– Dynamische Typisierung
– Arbeiten mit Listen, Tupeln, Zeichenketten, Dictionaries
– Funktionen in Python
– Eigene Module und Pakete schreiben

Tag 2: Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python

– Einführung in die OOP
– Klassen in Python definieren
– Magische Methoden und Operatoren für eigene Klassen überladen
– Vererbung und abstrakte Klassen
– Datenkapselung
– Statische Klassenvariablen und Klassenmethoden
– Fehlerbehandlung

Kursziele
Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses ein solides Wissen über die Grundlagen von Python. Mit diesen Grundlagen können die Teilnehmer konkrete Probleme in Python in ihrem Arbeitsalltag dann deutlich schneller lösen. Die zeitliche Investition in die Grundlagen wird sich daher für Sie schon mittelfristig auszahlen.

Die Seminartage sind einzeln buchbar!

Weitere Informationen hier zum PDF-Download…..

 

Mrz
3
Di
Aufbaukurs Python: Die Welt der Python-Bibliotheken
Mrz 3 um 9:00 – Mrz 4 um 17:00

Python ist heute eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Anfängern und fortgeschrittenen Programmierern. Dafür gibt es viele Gründe. Ein wichtiger Grund ist hierbei sicherlich die umfangreiche Standarbibliothek [1], die mächtige Funktionalitäten für den Programmieralltag zur Verfügung stellt, wie komfortable Zeichenkettenoperationen, Zauberei über reguläre Ausdrücke oder die Möglichkeit Zeitpunkte und Zeitspannen zu repräsentieren und umzurechnen. Klar, Python bietet solche tollen Module an!

Aber wer nimmt sich schon mal die Zeit um sich hier einen systematischen Überblick zu verschaffen? Wir! Im Rahmen des Kurses. Um Python-Programme darüber hinaus mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) auszustatten, wird im Kurs auch eine Einführung in die mächtige und sehr beliebte Bibliothek Qt [2] gegeben.

Die drei Bibliotheken Pandas [3], NumPy [4] und Matplotlib [5] haben sich heute bei der Verarbeitung von numerischen Daten (z.B. numerische Daten in Form von Tabellen) als Dreiergespann zu den wichtigsten Bibliotheken neben den Standardbibliotheken gemausert. Wir schauen uns daher am zweiten Tag dieses Kurses diese Bibliotheken genauer an, starten dabei mit einer Einführung in die jeweilige Bibliothek, zeigen wie Daten mittels NumPy und Pandas eingelesen, repräsentiert und verarbeitet werden können und wie man mit Matplotlib wunderschöne Visualisierungen der Daten / Ansichten der Daten erzeugen kann (etwas Inspiration, was mit Matplotlib alles möglich ist, gibt es unter [6]).

Die Kursinhalte werden direkt anhand anschaulicher kleiner Beispiele vermittelt, die die Kursteilnehmer selber in Form von sogenannten „Jupyter Notebbooks“ [8] eingeben. So sind die Kursteilnehmer über beide Tage aktiviert und alle Inhalte wurden unmittelbar eingeübt.
Zielgruppe für diesen Kurs sind alle, die entweder bereits ein klein wenig Python können oder über zumindestens ein wenig Programmiervorerfahrung in einer prozeduralen oder Skriptprogrammiersprache verfügen und sich einen systematischen Einstieg in die Welt der Python-Bibliotheken wünschen. Der Kurs ist damit auch für Programmieranfänger mit nur wenig Programmiervorerfahrung geeignet und man muss Python nicht vorab beherrschen. Python kann man auch über „learning by doing“ im Rahmen des Kurses erlernen.

Ziele: Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses ein solides Wissen über die wichtigsten Bibliotheken für Python. Mit diesem Wissen können die Teilnehmer konkrete Probleme in Python in ihrem Arbeitsalltag dann deutlich schneller lösen. Die zeitliche Investition in die Grundlagen wird sich daher für Sie schon mittelfristig auszahlen.

Inhalte:
Tag 1:
Einführung in wichtige Standardbibliotheken

  • Hilfreiche Zeichenkettenoperationen aus dem string-Modul
  • Reguläre Ausdrücke mit dem re-Modul meistern
  • Zeitpunkte und -spannen mit datetime repräsentieren
  • Statistiken mit dem statistic-Modul berechnen
  • Verzeichnisoperationen mit dem os.path-Modul durchführen

Grafische Benutzeroberflächen mit Qt:

  • Einführung in Qt
  • Oberflächenprogrammierung mit Python & Qt

Tag 2:

Pandas, NumPy, Matplotlib

  • Einführung in die Grunddatenstrukturen von Pandas: Series und DataFrame
  • Wichtige Operationen auf Series und DataFrames
  • Einführung in die Repräsentation von numerischen Daten mittels NumPy
  • Visualisierungen mit Matplotlib erzeugen und parametrisieren
  • Eine konkrete Fallstudie von kaggle.com mit Pandas, NumPy und Matplotlib bearbeiten

Weitere Informationen hier zum PDF-Download….

Mrz
10
Di
Deep Learning KI: Bildverarbeitung Next Generation
Mrz 10 um 9:00 – Mrz 11 um 17:00

In den letzten Jahren herrscht Goldrauschstimmung im Bereich der Bildverarbeitung! Wie aktuelle Benchmarks zeigen, erzielen die neuen Deep Learning Ansätze die besten Leistungen in allen Bereichen der Bildverarbeitung. Viele Firmen haben diesen Umbruch und die neuen Chancen bereits erkannt, bauen Know-How in diesem Bereich auf und setzen die neuen Deep Learning Ansätze teilweise bereits gewinnbringend ein.

Dieses Kursangebot ist für alle gedacht, die sich nicht nur einen leicht verständlichen Einstieg und einen Überblick über dieses neue Gebiet der Bildverarbeitung wünschen, sondern auch für die, die wissen wollen, wie man konkrete Deep Learning Modelle und Techniken zur Klassifikation von Bildern, Detektion von Objekten in Bildern und pixel-genauer Segmentierung von Strukturen in Bildern zum Laufen bekommt.

Zielgruppe:

Zielgruppe für diesen Kurs sind technisch arbeitende Mitarbeiter, die Bildverarbeitungsverfahren im Unternehmen umsetzen und
die zudem idealerweise über einfache Programmiervorkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache verfügen.

Im Kurs wird Python verwendet. Hierzu wird zu Kursbeginn ein kleiner Python Crashkurs durchgeführt.
Sie müssen Python noch nicht beherrschen!

Kursziele
Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses einen Überblick über das neue Gebiet „Deep Learning“. Sie kennen die wichtigsten Deep Learning Ansätze zur Bildverarbeitung und können Sie in der Praxis mittels Python und einer Deep Learning Bibliothek umsetzen.

Inhalte:

Einführung

  • Was ist passiert? Der Deep Learning Boom
  • Was ist Deep Learning?
  • Praxisteil: Crashkurs Python
  • Grundlagen des maschinellen Lernens

Deep Learning zur Bildklassifikation

  • Einführung: Das Convolutional Neural Network (CNN)
  • Praxisteil: Ein CNN zur Klassifikation von Bildern trainieren und einsetzen

Deep Learning zur Objektdetektion in Bildern

  • Einführung: Modelle zur Objektdetektion
  • Praxisteil: Einen Deep Learning
  • Objektdetektor trainieren und einsetzen

Deep Learning zur Segmentierung von Bildern

  • Einführung: Modelle zur pixel-genauen Segmentierung von Objekten
  • Praxisteil: Ein Deep Learning Segmentierungsverfahren trainieren und einsetzen

Weitere Informationen hier zum PDF-Download…