Vortrag mit Interaktion, Diskussion und Übungselementen.
Die Teilnehmenden lernen:
• wie KI-Ansätze in der Regelung genutzt werden können, einschließlich Chancen und Grenzen,
• Grundlagen künstlicher Intelligenz wie neuronale Netze (MLPs) und deren Training,
• wie Modellarchitekturen für technische Anwendungen ausgewählt und Regularisierung zur Generalisierung eingesetzt wird,
• RBF-Netze und NN-basierte Regelansätze anzuwenden,
• Methodik und Potenziale von Reinforcement Learning für Modellierung und Regelung zu verstehen,
• Zusammenhänge in Daten mittels lokal-linearer Modelle oder Clustering zu erkennen,
• Machine Learning mit Regelungsverfahren wie MPC zu kombinieren.
Ein eigener Computer und lokale Installation von MATLAB oder Python sind sinnvoll, aber nicht notwendig.
Füllen Sie das Formular aus. Sie erhalten eine Bestätigung per E-Mail, und wir melden uns mit allen weiteren Informationen.
Fragen? Schreiben Sie an office@at-lab.at
26.–27.11.2026
| Nummer | KF01 – M11 |
|---|---|
| Thema | Künstliche Intelligenz |
| Veranstalter | TU Wien IMM |
| ReferentIn | Prof. Christoph Hametner | Prof. Stefan Jakubek | Priv.-Doz. Alexander Schirrer |
| Zielgruppe | Ingenieure allg. in der Automotive-Entwicklung |
| Nötiges Vorwissen | Grundlagen Regelungstechnik |
| Dauer | 2 Halbtage |
| Ort | Online möglich aber Vorort-Präsenz bevorzugt (Wien) |
| Preis | € 800,- (Pilotphasenpreis: € 400,-) |
Vortrag mit Interaktion, Diskussion und Übungselementen.
Die Teilnehmenden lernen:
• wie KI-Ansätze in der Regelung genutzt werden können, einschließlich Chancen und Grenzen,
• Grundlagen künstlicher Intelligenz wie neuronale Netze (MLPs) und deren Training,
• wie Modellarchitekturen für technische Anwendungen ausgewählt und Regularisierung zur Generalisierung eingesetzt wird,
• RBF-Netze und NN-basierte Regelansätze anzuwenden,
• Methodik und Potenziale von Reinforcement Learning für Modellierung und Regelung zu verstehen,
• Zusammenhänge in Daten mittels lokal-linearer Modelle oder Clustering zu erkennen,
• Machine Learning mit Regelungsverfahren wie MPC zu kombinieren.
Ein eigener Computer und lokale Installation von MATLAB oder Python sind sinnvoll, aber nicht notwendig.
Anmeldung: online unter https://at-lab.at/module/intelligente-regelverfahren-2/#anmeldung oder per E-Mail an office@at-lab.at
https://at-lab.at/module/intelligente-regelverfahren-2/