Modulbeschreibung
Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung
Kurzzeichen:
Unterrichtssprache:
ECTS-Credits:
Arbeitsaufwand (h):
Leitidee:
In der Konstruktion und in der Entwicklung sind moderne Computer-Werkzeuge nicht mehr wegzudenken. Ein besonders spektakulärer Einsatz von Computern ist die Künstliche Intelligenz (KI). Den meisten Menschen ist es geläufig, dass mit KI ausgerüstete Computer heute besser Schach spielen als Menschen. Weniger bekannt ist, dass Computer auch Produkte entwickeln können, in manchen Fällen sogar besser als jeder Spezialist dies könnte. Der Kurs Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung bietet eine einfach verständliche und praxisnahe Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz und deren Einsatz in der Produktentwicklung. Im Rahmen dieses Kurses werden u.a. einfach verständliche Entwicklungs-Probleme behandelt. So wird gezeigt wie KI hilft optimale Schrauben zu entwerfen.
Die Lernziele sind wie folgt definiert:
- Die Studierenden verstehen wie die Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Produktentwicklung eingesetzt werden können. Sie können in der Praxis auftretende Design-Probleme klassifizieren und geeignete Methoden der KI auswählen.
- Die Studierenden können einfache Optimierungs-Probleme klassifizieren, geeignete Lösungsverfahren auswählen und anwenden.
- Die Studierenden können die in der Produktentwicklung auftretenden Design-Probleme als lösbare, formale Optimierungs-Probleme darstellen.
- Die Studierenden können Optimierungs-Probleme klassifizieren und kennen deren Eigenschaften. Auf dieser Grundlage können die Studierenden Lösungsverfahren auswählen, Aufwände abschätzen und die Lösungsverfahren sicher anwenden.
Modulverantwortung:
Lehrpersonen:
Standort (angeboten):
Vorausgesetzte Module:
Zusätzliche Eingangskompetenzen:
Ebenfalls vorausgesetzt sind die beiden Module Elektrotechnik & Lineare Algebra I sowie Elektrotechnik & Lineare Algebra II.
Modultyp:
Bemerkungen:
Das Modul findet im Herbstsemester statt. Das Modul wird online durchgeführt.
Das Modul kann nicht von Studierenden der Vertiefung Computational Engineering besucht werden.
Modulbewertung:
Leistungsnachweise und deren Gewichtung
Während der Unterrichtsphase:
Während der Unterrichtsphase wird ein Projekt bewertet.
Bewertungsart:
Gewichtung:
Bemerkungen:
Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.
Inhalte
Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):
In der Konstruktion und in der Entwicklung sind moderne Computer-Werkzeuge nicht mehr wegzudenken. Ein besonders spektakulärer Einsatz von Computern ist die Künstliche Intelligenz (KI). Den meisten Menschen ist es geläufig, dass mit KI ausgerüstete Computer heute besser Schach spielen als Menschen. Weniger bekannt ist, dass Computer auch Produkte entwickeln können, in manchen Fällen sogar besser als jeder Spezialist dies könnte. Der Kurs Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung bietet eine einfach verständliche und praxisnahe Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz und deren Einsatz in der Produktentwicklung. Im Rahmen dieses Kurses werden u.a. einfach verständliche Entwicklungs-Probleme behandelt. So wird gezeigt wie KI hilft optimale Schrauben zu entwerfen.
Die Lernziele sind wie folgt definiert:
Die Studierenden verstehen wie die Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Produktentwicklung eingesetzt werden können. Sie können in der Praxis auftretende Design-Probleme klassifizieren und geeignete Methoden der KI auswählen.
Die Studierenden können einfache Optimierungs-Probleme klassifizieren, geeignete Lösungsverfahren auswählen und anwenden.
Die Studierenden können die in der Produktentwicklung auftretenden Design-Probleme als lösbare, formale Optimierungs-Probleme darstellen.
- Die Studierenden können Optimierungs-Probleme klassifizieren und kennen deren Eigenschaften. Auf dieser Grundlage können die Studierenden Lösungsverfahren auswählen, Aufwände abschätzen und die Lösungsverfahren sicher anwenden.
Modul- und Lerninhalt:
Die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI)
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Praxis:
- Schachcomputer
- Roboter-Steuerung
- Planung von Produktions-Abläufen (Fabrik-Planung)
- Automatisches Design von Produkten (Bsp. Schrauben)Die Methoden der Nichtlinearen Optimierung und der Anwendung in der Praxis:
- Quasi-Newton Verfahren
- Abdeckungs-Verfahren
- SQP-Verfahren- Die Darstellung von Design-Problemen in der Produktentwicklung als Optimierungs-Problem