»Design of Experiments« (DoE), auch bekannt als »statistische Versuchsplanung«, ist insbesondere in den Ingenieurwissenschaften ein etablierter und integraler Bestandteil der Produktentwicklung. Das Hauptziel ist die Anwendung verschiedener statistischer Verfahren, um mit einer minimalen Anzahl von Experimenten – seien es aufwendige Computersimulationen oder physische Versuche – das Verhalten eines Systems zu charakterisieren oder sogar die optimalen Parametereinstellungen für ein Produkt zu ermitteln. Dies könnte beispielsweise das zukünftige Design von Fahrzeugen, die Zusammensetzung eines neuen Parfums oder die Suche nach leichter und schneller herstellbaren Polymerverbindungen betreffen.

Innovative Ansätze, die die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), des Maschinellen Lernens (ML) oder der Bayesschen Statistik mit verfügbarem Expertenwissen verbinden, können die Anzahl der benötigten Versuche gegenüber klassischen Verfahren stark reduzieren. Dies führt zu kürzeren Entwicklungszyklen und einer besseren Ausschöpfung von Ressourcen wie z. B. Material, Energie, Zeit und Personal.

Die Schulung besteht aus einem theoretischen und praxisnahen Teil. Nach Abschluss erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung.

Ihr Mehrwert:

Tauchen Sie ein in die Welt der künstlichen Intelligenz und erfahren Sie, wie Sie durch intelligente Versuchsplanung:

• bis zu 50 % der Versuche reduzieren

• die Time-to-Market verkürzen

• Fehler in der Versuchsplanung früher erkennen

• die Produktqualität verbessern

Zielgruppe

Mitarbeitende aus Industrie und Forschung, die DoE einsetzen möchten und an den Möglichkeiten, Maschinelles Lernen zu integrieren, interessiert sind

Vorkenntnisse

Interesse an Mathematik, Statistik und Maschinellem Lernen

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