Bildungsmodul vorgestellt Festo Didactic schult zu KI und Machine Learning

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Der Spezialist für technische Aus- und Weiterbildung Festo Didactic hat ab sofort das Bildungsmodul „Machine Learning Vision“ im Programm. Es schult praxisorientiert zu Trends rund um die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen.

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KI und Machine Learning werden für industrielle Umgebungen immer wichtiger.
KI und Machine Learning werden für industrielle Umgebungen immer wichtiger.
(Bild: Festo Didactic)

KI und Machine Learning sind im industriellen Bereich auf dem Vormarsch. Leistungsfähige Systeme ermöglichen etwa die systematische Analyse großer Mengen an Sensordaten und die Ableitung entsprechender Handlungsempfehlungen. Festo Didactic greift dieses Thema mit dem neuen Bildungsmodul auf.

„Unser Ziel ist es, den Industrieunternehmen reale Anwendungsszenarien in Form von Lernlösungen für die technische Aus- und Weiterbildung an die Hand zu geben. Dadurch können Fachkräfte gezielt auf die Praxis von Morgen vorbereitet werden“, erklärt Festo-Didactic-Vorstandsmitglied Dr. Hans Jörg Stotz.

Realistisches Anwendungsszenario

Als Szenario der Schulung dient die optische Qualitätsprüfung, wie sie zum Beispiel bei der Unterscheidung von Gut- und Schlechtbauteilen zum Einsatz kommt. Ein industrielles Kameramodul stellt dabei die Hardware dar. Es lässt sich sowohl im Einzelbetrieb als auch als Teil einer ganzen Lernfabrik betreiben und ist mittels Machine-Learning-Software angebunden. Festo Didactic geht davon aus, dass derart intelligente Software künftig in modernen Produktionssystemen häufiger vertreten sein wird. „Eine fundierte Aus- und Weiterbildung ist der Schlüsselfaktor, um in Zukunft derart komplexe Systeme zu beherrschen und gewinnbringend anzuwenden“, so Dr. Tobias Schubert, Referent Industrie 4.0 von Festo Didactic.

Die Lernunterlagen geben zunächst einen Überblick und erläutern die gängigsten Begriffe. Zusätzlich bietet die Lernsoftware eine Einführung in notwendige Operationen im Bereich der optischen Qualitätsprüfung mit Fokus auf neuronale Netze. Einsteiger können die Experimente dank vorbereiteter Daten ohne Programmierkenntnisse durchführen.

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