Das Fraunhofer IAO lädt dazu ein, in die Welt von Data Science und Künstlicher Intelligenz einzutauchen. Teilnehmende erfahren, wie diese Technologien in der Energiewirtschaft angewendet werden und welche Potenziale sie bieten. Die Expertinnen und Experten geben wertvolle Einblicke und zeigen, wie die vorgestellten Methoden Unternehmen helfen können, neue Mehrwerte zu schaffen.
Das Seminar »Data Science und Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft« bietet einen umfassenden Einblick in datengetriebene Analysen und Lösungen, die Methoden der Künstlichen Intelligenz im Anwendungsbereich der Energiewirtschaft einbeziehen. Den Teilnehmenden wird vermittelt, mit welchen Schritten ein Data Science-Projekt in ihrem Unternehmen strukturiert durchgeführt werden kann. Expertinnen und Experten des Fraunhofer IAO zeigen, wie man die vorhanden und erhebbaren Daten von Energy Assets wie Verbrauchs- oder Erzeugungsanlagen oder auch Stromnetze eines Unternehmens gewinnbringend verwerten kann. Dabei liegt ein starker Fokus auf den zur Verfügung stehenden Methoden, ihren spezifischen Eigenschaften und Vorteilen wie auch Limitationen in der Anwendung. Die Teilnehmenden lernen die Funktionsweise der Methoden kennen, um deren Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale zu
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Das Fraunhofer IAO lädt dazu ein, in die Welt von Data Science und Künstlicher Intelligenz einzutauchen. Teilnehmende erfahren, wie diese Technologien in der Energiewirtschaft angewendet werden und welche Potenziale sie bieten. Die Expertinnen und Experten geben wertvolle Einblicke und zeigen, wie die vorgestellten Methoden Unternehmen helfen können, neue Mehrwerte zu schaffen.
Das Seminar »Data Science und Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft« bietet einen umfassenden Einblick in datengetriebene Analysen und Lösungen, die Methoden der Künstlichen Intelligenz im Anwendungsbereich der Energiewirtschaft einbeziehen. Den Teilnehmenden wird vermittelt, mit welchen Schritten ein Data Science-Projekt in ihrem Unternehmen strukturiert durchgeführt werden kann. Expertinnen und Experten des Fraunhofer IAO zeigen, wie man die vorhanden und erhebbaren Daten von Energy Assets wie Verbrauchs- oder Erzeugungsanlagen oder auch Stromnetze eines Unternehmens gewinnbringend verwerten kann. Dabei liegt ein starker Fokus auf den zur Verfügung stehenden Methoden, ihren spezifischen Eigenschaften und Vorteilen wie auch Limitationen in der Anwendung. Die Teilnehmenden lernen die Funktionsweise der Methoden kennen, um deren Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale zu verstehen.
In diesem Seminar werden die Inhalte nicht nur theoretisch erläutert, sondern auch durch praktische Übungen mit modernster Software verständlich vermittelt. Dadurch wird deutlich, welche daten- und KI-getriebenen Projekte für Unternehmen einen echten Mehrwert bieten. So können fundierte Entscheidungen getroffen werden, wie Daten optimal genutzt werden und welche Projekte intern oder durch externe Expertinnen und Experten sinnvoll umgesetzt werden sollten.
Das Seminar behandelt folgende Inhalte:
- Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz
- Vorgehensmodelle für Data Science-Projekte
- Anwendungsbereiche und Beispiele aus der Energiewirtschaft
- Data verstehen und für KI-Algorithmen aufbereiten
- Prognosen mit ARIMA-Modellen
- Vorstellung und Anwendung verschiedener Maschineller Lernverfahren (u.a. Neuronale Netze)
- Zeitreihen und deren Eigenschaften
- Feature Engineering für Zeitreihen
- KI-Modelle bewerten und vergleichen
- Anomaliededektion
Der Fokus des Seminars liegt auf der Verarbeitung von (Energie-)Zeitreihen. Die Inhalte und Methoden lassen sich jedoch problemlos auf beliebige Zeitreihen aus anderen Bereichen übertragen, insbesondere auf Messzeitreihen von Produktionsanlagen.
Die Veranstaltung richtet sich an Einsteiger in das Thema Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen / Data Science; Fachkräfte mit IT-Bezug sowie Führungskräfte, die erste KI-Projekte selbst durchführen oder begleiten wollen; Unternehmen der Energiewirtschaft (Stadtwerke, Netz- und Anlagenbetreiber, Dienstleister und Berater); Unternehmen mit (steuerbaren) Anlagen mit signifikantem Energieverbrauch und/oder Eigenerzeugungsanlagen (PV/Windkraft); Unternehmen mit sonstigem Bezug zu zeitreihenbasierten Daten.
Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Tobias Müller
Smart Energy Systems
Fraunhofer IAO
Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
Telefon: +49 711 970-2375
E-Mail: tobias.mueller@iao.fraunhofer.de
Simon Falkenberger
Smart Energy Systems
Fraunhofer IAO
Nobelstraße 12
70569 Stuttgart
Telefon: +49 711 970-5138
E-Mail: simon.falkenberger@iao.fraunhofer.de
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