Lehrveranstaltung: Automatische und Angewandte Schadensdiagnostik in der Werkstoff- und Prüftechnik

Angaben

Wann: Sommersemester
Universität Siegen, FB Maschinenbau
Kürzel asd3k
VAK 4MBMA0601V
Zeit (Online, Sync.) Montags: 16:00 - 18:00 (und n.V.)
Format Hybrider Kurs mit Online- und Präsenzveranstaltungen und interaktiven Übungen @home
Umfang: 3 SWS
ECTS: 6 CP

Media

Video Slides Date Description
Video Play - 22.10.21 Einführung in die digitalen Übungs- und Laborformate
Video Play asd3k0.html asd3k0.pdf 08.04.24 Modul 0: Einführung und Überblick
- lesson-ml-mateng.html 15.04.24 Modul Ü: KI in der Werkstoffkunde - Hausarbeit
- lessonR-Data01.html 22.04.24 Praktische Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1)
Video Play asd3kA.html asd3kA.pdf 29.04.24 Modul A: Taxonomie der Daten und R
- asd3kB.html asd3kB.pdf 06.05.24 Modul B: Datenanalyse und Eigenschaftsselektion
- asd3kC.html asd3kC.pdf 13.05.24 Modul C: Taxonomie des Maschinellen Lernens
- asd3kD.html asd3kD.pdf 31.05.24 Modul D: Klassifikation und Regression mit Entscheidungsbäumen

Übungen

Die Einführungsvideos beachten (siehe oben)! Musterlösungen werden später bekannt gegeben.


File Version Abgabe Description
lesson-ml-mateng.html 15.04.2024 22.4.2024 Übung 1: Hausarbeit 15.4.2024 : KI/ML in der Werkstoffkunde
lessonR-Data01.html 22.04.2024 29.4.2024 Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1)
lessonR-Data02.html 06.05.2024 13.5.2024 Übung 3 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 2)
lessonR-Tree01.html 03.06.2024 10.06.2024 Übung 4 : Klassifikations- und Regressionsbäume mit Datenanalyse (Teil 1)

Software

Paket workpkg-youros.zip enthält wex und sqld.

File Version Description
node8.exe 8.12.0 nodejs (MS Windows x86/32bit)
node_5.9_x86.zip 5.9 nodejs (MS Windows x86/32bit)
node_5.9_x64.zip 5.9 nodejs (MS Windows x64/64bit)
wex 1.8.1 WEX local File Server (requires nodejs)
node wex

Old

Video Slides Date Description
Video Play - 22.10.21 Einführung in die digitalen Übungs- und Laborformate
Video Play asd3k0.html asd3k0.pdf 08.04.24 Modul 0: Einführung und Überblick
- lesson-ml-mateng.html 15.04.24 Modul Ü: KI in der Werkstoffkunde - Hausarbeit
Video Play asd3kA.html asd3kA.pdf 11.04.23 Modul A: Taxonomie der Daten und R
Video Play asd3kB.html asd3kB.pdf 18.04.23 Modul B: Datenanalyse und Eigenschaftsselektion
Video Play asd3kC.html asd3kC.pdf 25.04.23 Modul C: Taxonomie des Maschinellen Lernes
Video Play lessonR-Data01.html 03.05.23 Übung 1 : Einführung in die Datenverarbeitung und Analyse mit R (Teil 1)
Video Play lessonR-Tree02.html 09.05.23 Übung 2 : Einführung in die Datenverarbeitung mit R: Entscheidungsbäume (Teil 2)
NA asd3kD.html asd3kD.pdf 23.05.23 Modul D: Taxonomie der Entscheidungsbaummodelle und deren Algorithmen (Rev. 26.5.23)
NA lessonR-Trees03.html 01.06.23 Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume
NA lessonR-Trees03.html 06.06.23 Besprechung Große interaktive digitale Übung 3: Klassifikations- und Regressionsbäume sowie Datenanalyse und Datenpartionierung
NA asd3kE.html asd3kE.pdf 13.06.23 Modul E: Regressionsverfahren, SVM und KNN
Video Play lessonR-svm-ann04.html 20.06.23 Übung 4 : SVM und KNN mit Klassifikationsanalyse
NA asd3kF.html asd3kF.pdf 11.07.23 Modul F: Zustandsbasierte Netze, Faltungsnetzwerke, und Inverse Modellierung
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