KI für Zeitreihendaten: Analyse, Prognose und Anomalieerkennung

Beschreibung

• Kurs-ID:
  • IC-805-G-10
• Inhalt: Dieser Kurs vermittelt Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zur Analyse, Modellierung und Prognose von Zeitreihendaten in industriellen und technischen Kontexten. Der Fokus liegt auf praktischen Anwendungsfällen wie Predictive Maintenance, Prognosemodellen und Anomalieerkennung in realen Betriebssystemen.
  • Schwerpunkte:
    • Grundlagen von Zeitreihendaten (Struktur, Eigenschaften, Herausforderungen)
    • Datenvorverarbeitung für Zeitreihen (Rauschen, Missing Values, Normalisierung)
    • Klassische Verfahren der Zeitreihenanalyse (Trend, Saisonalität, Autokorrelation)
    • Einführung in ML-basierte Zeitreihenmodelle
    • Prognosemodelle für kurzfristige und langfristige Vorhersagen
    • Anomalieerkennung in Zeitreihendaten
    • Predictive Maintenance und Condition Monitoring
    • Feature Engineering für Zeitreihen (Sliding Windows, Lag Features etc.)
    • Evaluation von Zeitreihenmodellen (MAE, RMSE, MAPE etc.)
    • Umgang mit nicht-stationären Daten
    • Einsatz von KI in industriellen Prozessen (Produktion, Energie, IoT)
    • Grenzen und Risiken von KI-gestützten Prognosesystemen
  • Praxisanteile:
    • Aufbau eines einfachen Prognosemodells für industrielle Zeitreihen
    • Entwicklung eines Anomalieerkennungssystems auf Sensordaten
    • Analyse eines Predictive-Maintenance-Use-Cases
    • Vergleich klassischer vs. ML-basierter Zeitreihenverfahren
• Voraussetzungen:
  • Erforderlich:
    • IC-805-G-04 – KI-Systeme entwickeln & integrieren oder
    • vergleichbare Kenntnisse in Datenanalyse und Machine Learning
  • Empfohlen:
    • IC-805-G-06 – MLOps & AI Operations (für produktive Umsetzung)
    • Grundkenntnisse in Statistik und Python-Datenanalyse
• Zertifizierungsanforderung:
  • Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
• Durchführungsart:
  • Online (für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular (Kontakt - intellcert). Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.)
• Sprache:
  • Deutsch
• Zielgruppe:
  • Data Scientists und Data Analysts
  • Industrial Engineers und Automatisierungstechniker
  • KI-Entwickler mit Fokus auf industrielle Anwendungen
  • Fachkräfte aus Produktion, Energie, Logistik und IoT
  • Predictive-Maintenance- und Condition-Monitoring-Teams
  • Teilnehmer aus IC-805-G-04 und IC-805-G-06
  • Der Kurs ist für reine KI-Einsteiger ohne Daten- oder Programmiererfahrung nicht geeignet.
• Lernziele:
  • Zeitreihendaten strukturiert analysieren und aufbereitentypische Muster (Trend, Saisonalität, Störungen) erkennen
  • KI-Modelle für Prognose und Anomalieerkennung anwenden
  • Predictive-Maintenance-Use-Cases technisch umsetzen oder bewerten
  • geeignete Modellansätze für Zeitreihenprobleme auswählen
  • die Grenzen von Zeitreihen-KI-Systemen in realen Umgebungen einschätzen
  • industrielle KI-Anwendungen im Bereich Monitoring und Prognose verstehen
• Bemerkung:
  • Angezeigter Preis exkl. MwSt.