ProKI-Infopoint Fügen: How to Deep Learning
Ort: Online
Datum: 15.04.2024 - 15.04.2024
Die acht ProKI-Zentren führen regelmäßig kostenlose Workshops und Impulsvortrags-Formate wie den Online InfoPoint zu beispielsweise folgenden Themen durch: Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Umformtechnik, im Trennen, Beschichten und Fügen. Zielgruppe sind Mitarbeitende und Führungskräfte insbesondere aus kleinen und mittelständischen Unternehmen.
ProKI-Infopoint Fügen: How to Deep Learning – Von der Problemstellung zum trainierten Modell
Mit unserem ProKI-Infopoint Fügen der ProKI-Zentren Nürnberg und Ilmenau wollen wir einen fachlichen Austausch zwischen Industrie und Wissenschaft aufnehmen und fördern. Monatlich bieten wir dazu die Gelegenheit, über KI in der Produktion, insbesondere in der Fügetechnik, in Gespräch und Austausch zu kommen.
Ansprechperson zur Veranstaltung
Ansprechperson bei PTKA
Dipl.-Ing. Michael Petzold +49 721 608-31469
michael.petzold@kit.edu
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Aachen; Schwerpunkt: Trennen, Beschichten, Koordination (ProKI-Aachen)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Berlin; Schwerpunkt: Trennen (ProKI-Berlin)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Darmstadt; Schwerpunkt: Umformen (ProKI-Darmstadt)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Dresden; Schwerpunkt: Umformen (ProKI-Dresden)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Hannover; Schwerpunkt: Trennen (ProKI-Hannover)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Ilmenau; Schwerpunkt: Fügen (ProKI-Ilmenau)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Karlsruhe; Schwerpunkt: Trennen (ProKI-Karlsruhe)
- Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKI-Netz); Standort: Nürnberg; Schwerpunkt: Fügen (ProKI-Nürnberg)