intellcert Academy · Künstliche Intelligenz
KI für Zeitreihendaten: Analyse, Prognose und Anomalieerkennung
Dieser Kurs vermittelt Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zur Analyse, Modellierung und Prognose von Zeitreihendaten in industriellen und technischen Kontexten.
Überblick
Inhalte der Schulung
Unsere Fachschulungen richten sich an Fachkräfte, Spezialisten und Experten, die ihre Kenntnisse gezielt erweitern möchten.
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.
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
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
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
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
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
- Nicht geeignet für reine KI-Einsteiger ohne Daten- oder Programmiererfahrung.
Zertifizierungsanforderung
Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
Durchführungsart: Online. für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular. Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.
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