Florian Werner-Jäger
Trainer und Berater für Künstliche Intelligenz
Ich berate und schule Sie zu KI-Projekten mit Fokus auf Industrie, IT- und Finanzsektor sowie öffentlicher Verwaltung. Meine Seminare zeichnen sich durch tiefgreifendes Wissen aus jahrzehntelanger Erfahrung aus, das ich mit anschaulicher Klarheit und erfrischender Leichtigkeit vermittle.
Skills:
- Python
- C++
- Tensorflow
- Pytorch
- Prompt Engineering
- Datenbanken/SQL
Kernthemen:
- Datenmodellierung
- Prototyping und UX
- Machine Learning Lifecycle
- Requirements Engineering
- Business Case – Erstellung
- Entwurf von Geschäftsprozessen
Industrien
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Kontaktieren Sie uns Wir freuen uns auf Ihre Anfrage und Interesse zum Thema KI.
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Vorteile
- Mensch im Mittelpunkt: Unsere Seminare fokussieren das höchste Gut von Unternehmen: die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Wir zeigen Ihnen auf, wie KI Ihre Arbeitsprozesse unterstützen kann, um die Resourrce Mensch noch wertvoller zu machen.
- Praxisorientiert: Sie sammeln hands-on Erfahrungen, die es Ihnen ermöglichen, Ihr neues Wissen direkt im Berufsalltag anzuwenden und eigene KI-Projekte zum Erfolg zu führen.
Objektive Perspektive: Das Seminar liefert einen ausgewogenen Blick auf die Technologien hinter KI ohne auf mathematische oder technische Vorkenntnisse angewiesen zu sein. So bleibt das Seminar verständlich für alle, deren Arbeit sich durch Machine Learning verändern wird oder bereits verändert hat.
Live-Online KI-Seminar
1.380 Euro
zzgl. MwSt
Open Badges
Zeigen Sie Ihre Fähigkeiten auch online!
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie ein digitales Badge, das in Netzwerken wie LinkedIn und Xing eingebunden werden kann und Ihre Kompetenzen verifiziert.
Inhouse KI-Seminar
1.380 Euro
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Unser Team
Lernen Sie die Menschen kennen, die das Herzstück der KI-Seminare bilden.
Ariane Hartmann
Marketing und Vertrieb
Florian Werner-Jäger
Trainer und Berater für Künstliche Intelligenz
Anwendungsmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz
Erfahren Sie mehr über einige unserer Maschine Learning und KI-Projekte, die wir erfolgreich umgesetzt haben
Predictive maintenance
Verschleiß von Zerspanwerkzeugen durch Machine Learning vorhersagen
Methoden
Veröffentlichung
Esch, Philipp & Werner-Jäger, Florian. (2022). Anwendung eines künstlichen Neuronalen Netzes zur Verschleißbestimmung von Zerspanwerkzeugen. at – Automatisierungstechnik. 70. 635-645. 10.1515/auto-2021-0053.
Ausgangssituation
Für die Verbesserung von Zerspanungsprozessen und Vermeidung ungeplanter Maschinenausfälle ist entscheidend, das Abnutzungsverhalten von Werkzeugen zu verstehen. Wird das Werkzeug nicht zum richtigen Zeitpunkt gewechselt entstehen Schäden am Werkstück. Wird das Werkzeug vor Erreichen der Verschleißgrenze gewechselt, steigen Werkzeugkosten und Standzeiten. Die Erkennung der Verschleißgrenze ist demnach ein kritischer Faktor in der Fertigung. In unserem konkreten Fall sollte die Verschleißgrenze von Fräsköpfen an Robotern vorhergesagt werden.
Ausgangssituation
Ausgangssituation
Methoden
Veröffentlichung
Esch, Philipp & Werner-Jäger, Florian. (2022). Anwendung eines künstlichen Neuronalen Netzes zur Verschleißbestimmung von Zerspanwerkzeugen. at – Automatisierungstechnik. 70. 635-645. 10.1515/auto-2021-0053.
Lösungsansatz
In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) haben wir ein KI-Modell entwickelt, um den optimalen Wartungszeitpunkt zu ermitteln. Anhand von Sensordaten prognostiziert das System den Verschleiß des Fräskopfes (gemessen in Mikrometern). Als Basistechnologie kam ein speziell trainiertes neuronales Netz zum Einsatz. Die Fräsköpfe wurden künstlich verschlissen, um verschiedene Werkzeugzustände und die zugehörigen Werkstückzustände zu simulieren. Für dieses Projekt haben wir eine Förderung von Bayern Innovativ erhalten.
Ergebnis
Das KI-Modell ist in der Lage, den Verschleiß mit einer Genauigkeit von 35 Mikrometern vorherzusagen und ist für den Einsatz im industriellen Einsatz geeignet. Ein Großteil des Projektaufwands floss in die Bereitstellung der notwendigen Trainingsdaten (Sensordaten). Mit wachsender Anzahl an verfügbaren Sensordaten konnte die Prognosegenauigkeit des Systems kontinuierlich verbessert werden.
Methoden
Veröffentlichung
Esch, Philipp & Werner-Jäger, Florian. (2022). Anwendung eines künstlichen Neuronalen Netzes zur Verschleißbestimmung von Zerspanwerkzeugen. at – Automatisierungstechnik. 70. 635-645. 10.1515/auto-2021-0053.
DAS SAGEN UNSERE TEILNEHMER
„Das Wissen wurde beeindruckend einfach und klar vermittelt. Es gab viele ganz konkrete Beispiele um die verschiedenen Technologien von KI zu verstehen und tatsächlich zu benutzen.“
I have been working with these guys since years now! With lots of hard work and timely communication they made sure they delivered the best to me. Highly recommended!