Applied

Machine Learning

Academy

AMA – Applied Machine Learning Academy

Prof. Wolfgang Nejdl

Projektziele

Aufbau einer Applied Machine Learning Academy (AMA) auf der Grundlage eines inhaltlich nachhaltigen, flexiblen und stark anwendungsorientierten Qualifizierungskonzepts

Bedarfsorientierte Ausbildung durch intensiven Dialog mit Industrie und Mittelstand

Interdisziplinäre Qualifizierungsansätze durch enge Zusammenarbeit zwischen L3S (Informatik) und IFW (Maschinenbau)

Wirksamkeit durch Nutzung und Ausbau der Kontakte zu Industrie und Mittelstand (z.B. Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum)

Inhaltlich nachhaltige Qualifizierung durch Kombination aus anwendungsorientierten und methodischen Kursen

Projektzeitraum: 11.2017 - 11.2019

www.ama-academy.eu/

Innovation durch Forschung 06.03.2018 7

Applied Machine Learning Academy (AMA)

06.03.2018 8

AMA

Community

AMA Lab

AMA

Training

• Expertise Sharing Network • Aufbau einer Community• Empfehlungen für

Kompetenzaufbau• Weiterführendes Material

• ML Grundlagen• Anwendungsorientierte

ML Kurse• ML Labore• Praktische Kurse in

Industrie 4.0 Umgebung • Analyse des Qualifizierungsbedarfs• Interdisziplinäre Erforschung von

ML Lösungen für Industrie 4.0• Erstellung und Anpassung von

Trainingsmaterial• Vorbereitung der Praxisphasen

(Daten, Methoden, Aufgaben)

Innovation durch Forschung

Lehre: AMA Training

06.03.2018 17

ML: Grundlagen & Methoden

[EK1]Machine Learning Day

[Lab1]Hands On ML

[MLI1]ML für Industrie 4.0: Eine

Einführung

[ML1]Einführung in ML

[LabI1]Vom Maschinellen Lernen zu

lernenden Maschinen[Lab4]

Deep Learning

[ML4]Big Data

Management + Frameworks

[ML2]Deep Learning

ML in Industrie 4.0

[LabI4] Industrial Image Processing

and ML

[MLI4]Predictive Maintenance

[MLI2]ML für die adaptive Fertigungssteuerung

[MLI3]Sammlung und Verwaltung von

Sensordaten

[ML3]ML@Scale:

Datenströme + Verteilung

Ergänzende Kurse

[EK3]Legale Aspekte der Nutzung

von Big Data

[EK2]Bias & Fairness in

Intelligenten Systemen

Pra

xisp

ha

sen

[ML7]DM Methoden

[Lab3] Data Science in Action

[ML5]Einführung in Data

Science

[ML6]Programmierspra-chen und Frame-works für DM

[EK4]Data Science Projekte:

Planung und Durchführung

[Lab2]Visual Analytics

[ML8]Visual Analytics: Prinzipien und

Methoden

Technologien und Potenziale der Digitalisierung

Ku

rse

[MLI5]Process Mining für Industrie 4.0

Einstieg in die Mikrosensorik

Einsatzmöglichkeiten der Mikrosensorik

Digitalisierung in der Prozesskette

RFID und kognitive Intralogistik

[LabI3]DM Methoden für Industrie 4.0

[LabI2]: Adaptive Fertigungssteuerung

Anforderungen der Digitalisierung in den Bereichen Arbeit und Organisation

Lean Production trifft Industrie 4.0

Innovation durch Forschung

Community: AMA Expertise Sharing Platform

06.03.2018 10 Innovation durch Forschung

Lehre: Labore an den Produktionsmaschinen (PZH)

06.03.2018 5 Innovation durch Forschung

Forschung: AMA Miniprojekte

Gestartete Projekte

MP 1: Intelligent Production Testbed – Sammlung und Beschreibung von Produktionsdaten

MP 2: Anomaly Detection in Production Environments

MP 3: Predictive Maintainance

▪ Online Monitoring System zur Überwachung des Werkzeugverschleißes

▪ Indirekte Erfassung durch Acoustic Emission, Spindelstrom

Weitere Kandidaten

MP 4: Visual Quality Control

▪ Erkennung defekter Bauteile mittels Raspberry-Pi und Kameramodul

▪ Automatische Unterscheidung Gutteile und Ausschussteile

MP 5: Smart Visual Analytics

▪ Vorstellung der Plattformen von TomorrowLabs und SiemensMindSphere

▪ Visualisierung der Maschinendaten zur Prozessüberwachung

▪ Analyse der Vor- und Nachteile der verschiedenen Plattformen

06.03.2018 13 Innovation durch Forschung

Technische Infrastruktur

GPU Cluster

6x Server (Aufgebaut, Testbetrieb)

4x NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

2x Intel Xeon E5-2620 v4 (8C / 16T)

128GB RAM (256GB RAM)

4x 2TB HDD

Arbeitsplätze

15x Laptop (Aufgebaut, Testbetrieb)

Intel Core i7 7700HQ

16GB RAM NVIDIA GeForce GTX 1060

256GB SSD

1TB HDD

06.03.2018 16 Innovation durch Forschung

Veranstaltungen: Regionalkonferenz 13.04.2018

Erster Machine Learning Day, Registrierung bereits möglich

Termin: 13.4.2018

Ort: Deutsche Messe Technology Academy (Messegelände)

Vorträge aus Forschung und Erfahrungsberichte aus der Industrie

Erwartete Teilnehmerzahl: 50 Personen

https://ml-regionalkonferenz.ama-academy.eu/

06.03.2018 19 Innovation durch Forschung

Veranstaltungen: Symposium 24.05.2018

Leibniz Symposium “Maschinelles Lernen – Intelligente Digitalisierung”

Termin: 24.5.2018

Ort: Lichthof im Hauptgebäude der Leibniz Universität

Vorträge aus Forschung und Industrie

Marktplatz der Möglichkeiten, mit mehr als 40 Projekten

Erwartete Teilnehmerzahl: 200 - 300 Personen

Programm in Vorbereitung:

https://machine-learning.ama-academy.eu/

06.03.2018 19 Innovation durch Forschung