Die Sensorik ist heute ein wesentlicher, die Eigenschaften maßgeblich bestimmender Bestandteil von unterschiedlichsten Systemen, Assistenzanwendungen, Messtechnik, Sicherheitstechnologien sowie anderer Themenbereiche wie z.B. der Steuerung von Maschinen. Sensoren werden eingesetzt, um den Zustand und die Veränderungen von technischen, umweltlichen und biologischen System messtechnisch zu erfassen.

Die Reihe Sensorik und Erkundung (SE) bietet Seminare, die sich mit der Entwicklung, Erprobung, Bewertung und Anwendung moderner Sensorsysteme und den dazugehörigen Auswerteverfahren befassen. Der Schwerpunkt liegt auf den Gebieten der Optik, Optoelektronik und Infrarottechnik sowie Mikrowellen- und Radartechnik. Die theoretischen Grundlagen werden vermittelt, soweit sie zum Verständnis der Seminare erforderlich sind. Besonderer Wert wird jedoch auf die Darstellung moderner technologischer Entwicklungen und Verfahren, der Anwendungsmöglichkeiten sowie der technischen Grenzen für die jeweiligen Systeme gelegt. Neue Schwerpunkte sind die messtechnische Erfassung der Sensorparameter und die Sensoreichung, hochauflösende Sensoren im Sicherheitsbereich sowie die elektromagnetische Verträglichkeit von Sensorkomponenten bzw. Sensorsystemen.

Um den Trends der Sensorik in Richtung Vernetzung, Internet of Things, IoT, und höherer Integration Rechnung zu tragen, werden die Gebiete Miniaturisierung von Sensoren und autonome Sensornetze in die Reihe aufgenommen.

 

 

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Introduction to Machine Learning and Visual Pattern Recognition


Das Seminar gibt eine Einführung in grundlegende Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Klassifikation. Neben überwachten Klassifikations- und Regressionsverfahren mittels parametrischer und nicht-parametrischer Ansätze (bspw. lineare Diskrimination) werden ebenso unüberwachte Verfahren (bspw. Cluster-Analyse) vorgestellt. Anhand von Beispielen aus der visuellen Mustererkennung wird die Bedeutung der Vorverarbeitung von Eingabedaten, beziehungsweise der Extraktion geeigneter Repräsentationen / Deskriptoren verdeutlicht. Das Seminar führt in die theoretischen Grundlagen maschineller Lernverfahren und künstlicher neuronaler Netze ein, auf denen aufbauend die Funktionsprinzipien und Charakteristika tiefer neuronaler Faltungsnetzwerke erläutert und anhand von Anwendungsbeispielen nachvollziehbar gemacht werden. Ziel ist es, die Fragestellungen und methodischen Facetten der Forschungsrichtung aufzuzeigen. Am Ende der Veranstaltung sollen die Teilnehmer sich in der Lage sehen, Problemstellungen methodisch einzuordnen, zu analysieren und Lösungsansätze zu entwerfen.

Seminarnummer
20IN-5.18
Zeitraum
15.09.20 - 17.09.20
Veranstaltungsort
Oberpfaffenhofen
Gebühr
1495,00 €
Wissenschaftlicher Leiter
Prof. Dr. Heiko Neumann



Reihenleiter

Prof. Dr.-Ing. Bernd Eissfeller, Universität der Bundeswehr München, Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung, Neubiberg

Ihre Ansprechpartnerin

Jutta Willsch: T: 08153 / 88 11 98-12, jutta.willsch[at]ccg-ev.de

Carl-Cranz-Gesellschaft e.V.

Argelsrieder Feld 11 (Gebäude TE01)
82234 Weßling / Oberpfaffenhofen
T: 08153 / 88 11 98-0
F: 08153 / 88 11 98-19
E: ccg [at] ccg-ev.de

Seminarkatalog 2020

Unsere neuen und aktualisierten Seminare basieren auf zukunftsträchtigen Technologien und Entwicklungen. (PDF/2,2 MB)
 

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