Das nächste Seminar RAIL DATA SCIENCE

findet am  8. – 9. Februar 2022  statt.

Zweitägiges Online-Seminar plus Follow-up-Sprechstunde per VIDEO-KONFERENZ.

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INFORMATIONEN  >>> Tagungshomepage — TAGUNGSPROSPEKT (rail-data-science.pdf)

Teilnehmeranmeldung >>> Bequeme Buchung im ONLINE-TICKET-SHOP

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Teilnehmer können AB SOFORT Tickets für dieses Seminar im Online-Shop bestellen:

TICKETS für RAIL-DATA-SCIENCE 2022

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Bei FRAGEN zum Seminar oder zur Anmeldung können Sie gerne mit uns Kontakt aufnehmen.

Telefon: 030 39720170

E-Mail >>> tagung@ifv-bahntechnik.de

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Rail Data Science ist ein Modul der Brückenseminare, die helfen, ihr Fachwissen auf neue Tools zu portieren – als kompakte Einheiten mit sofortigem Effekt.

Das Seminar wird online und weitgehend asynchron angeboten, mit Lehrtexten, Videos und ihrer praktischen Umsetzung. Damit können sie das Seminar sowohl in den zwei geplanten Tagen, aber auch zeitlich gestreckt absolvieren. Der Referent steht auch in der gestreckten Form für Fragen zur Verfügung.

Die Seminarteilnahme setzt eine Installation des Anaconda-Pakets auf dem Rechner der Teilnehmenden voraus, alternative Wege über google Colab oder Binder werden ebenfalls angeboten. Die (optionale) Entwicklung der WebApp kann nur auf dem eigenen Rechner erfolgen und setzt Python (auf den meisten Systemen bereits vorhanden) voraus.

Hintergrundinformationen zum Thema >>> BRÜCKENSEMINARE – WEITERBILDUNG 4.0

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Im Seminar wird viel „gemacht“ und weniger gelehrt. Dadurch kommt jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer mit einem gut gefüllten Koffer an neuen Werkzeugen und bereits implementierten Beispielen zurück. Diese Beispiele können dannn in der Praxis unmittelbar eingesetzt werden.

Damit die unmittelbare Anwendbarkeit noch stärker in den Vordergrund rückt, kann das Seminar modular absolviert werden. Wir empfehlen, je nach Interesse und Bedarf, eines (oder mehrere) der drei Muster-Programme:

• Grundlagen: Alle Programme basieren auf Python und Jupyter Notebooks, bevor wir damit beginnen gibt es eine kurze Einführung in Data Science. Alle verwendeten Bibliotheken sind frei und Open Source, also im Unternehmenskontext ohne direkte Investition nutzbar.
• Datenanalyse: Sie wollen Daten aus ihrem Unternehmen und aus anderen Quellen integrieren? Sie wollen datenbasierte Abläufe automatisieren und in ihrer Organisation verteilt nutzbar machen? Dann lernen sie in diesem Programm die Daten zur erforschen, effiziente Datenhaltung (auch für Big Data geeignet) sowie Methoden der künstlichen Intelligenz kennen und können sie anwenden. Optional setzen sie das Erlernte in einer WebApp um, die sie unternehmensweit bereitstellen können.
• Simulation: Sie müssen spezialisierte Simulationen durchführen, evtl. bestehende Routinen fit für die Zukunft machen? In diesem Programme lernen sie, Aufgaben der numerischen Mathematik in Python umzusetzen, dynamische Systeme zu simulieren sowie Monte-Carlo- und Rare-Event Simulationen, zum Beispiel für Sicherheitsbetrachtungen, kennen und anwenden.
• Bildverarbeitung: Sie müssen visuelle Daten, zum Beispiel aus automatischen Inspektionsanlagen oder papierbasierten Prozessen, verarbeiten? Dieses Programm führt, basierend auf der numerischen Mathematik, in Bilderfassung und -verarbeitung ein, um sie dann Objekte und Texte automatisiert erfassen und verarbeiten zu lassen.

Kurzbeschreibung der Module

Grundlagenmodul: Einführung in DATA SCIENCE – und Installation der Softwareumgebung „Jupyter und Python“ auf dem eigenen Computer / Notebook.

Modul 1: Datenanalyse

• Datenstrukturen: Ohne Datenstrukturen keine Algorithmen. In diesem Modul geht es um tabellenartige Datenstrukturen, die wir mit der Bibliothek Pandas nutzen.
• Exploration und Visualisierung: Wir importieren Daten aus lokalen und Cloud-Quellen, stellen sie graphisch dar und untersuchen mit effizienten Tools ihre Eigenschaften. Dazu setzen wir u.a. Matplotlib, Seaborn und Plotly ein.
• KI-Methoden: Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Wir nutzen Scikit-Learn, eine sehr zugängliche KI-Bibliothek um Methoden wie Clustering, Support-Vector-Machines und Autoencoder auszuprobieren.
• WebApp: Mit den richtigen Tools ist es leicht geworden, die zuvor entwickelten Lösungen nutzbar zu machen. In diesem Modul entwickeln wir eine erste WebApp mit Flask und zeigen den Weg in die Cloud.

Modul 2: Simulation

• Numerik: Die Numerik-Bibliothek NumPy macht Berechnungen einfach und elegant. Wir setzen einige Beispiele um und lernen damit die Konzepte und Strukturen kennen.
• Dynamische Systeme: Oft müssen dynamische Systeme und regelungstechnische Strukturen simuliert werden. Wir nutzen PyControl für Simulationen linearer dynamischer Systeme und Reglereinstellung.
• Monte-Carlo-Simulationen: Viele Prozesse laufen zufällig ab. In diesem Modul lernen wir, den Zufall zu simulieren und damit Vorhersagen über das Ergebnis, zum Beispiel nach Änderung von Prozessvariablen, zu treffen.
• Rare-Event-Simulation: Zufallsprozesse mit seltenen Events kommen im System Bahn an vielen Stellen vor, beispielsweise bei Bremskurven. Die speziellen Ansätze für Rare-Event-Simulation werden wir in NumPy umsetzen.

Modul 3: Bildverarbeitung

• Numerik: Die Numerik-Bibliothek NumPy macht Berechnungen einfach und elegant. Wir setzen einige Beispiele um und lernen damit die Konzepte und Strukturen kennen.
• Bildverarbeitung: In diesem Modul lernen wir, Bilddaten zu erfassen, grundlegende Transformationen durchzuführen und sie anzuzeigen und zu speichern. Dazu nutzen wir OpenCV, die Grundlage für viele Bildverarbeitungsaufgaben bis hin zu autonomem Fahren.
• Objekterkennung: Das Erfassen, Markieren, Zählen und Lokalisieren von Objekten in den Bilddaten gehört zu den grundlegenden Aufgaben, die wir hier mit analytischen Methoden und vortrainierten Filtern lösen.
• Texterkennung: Viele Prozesse in Unternehmen nutzen papiergebundene Formulare. In diesem Modul lesen wir Bilder dieser Dokumente ein und extrahieren die Texte von Interesse mit Hilfe von PyTesseract, um sie automatisiert nutzbar zu machen.

Prof. Dr. Raphael PFAFF

Raphael Pfaff war nach einem Studium der Mechatronik, Mathematik und Regelungstechnik für Siemens und Faiveley Transport, zuletzt als Konstruktionsleiter, tätig. Er betrachtet sich eher als angewandten Mathematiker mit ganz guter Technikausbildung und hat daher häufig an der Schnittstelle zwischen Technik und Mathematik bzw. Data Science gearbeitet. Seit 2014 ist er Professor für Schienenfahrzeugtechnik an der FH Aachen. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich Digitalisierung und Automatisierung im Güterverkehr.

Prof. PFAFF bei der Expertentagung DIGITAL-RAIL.

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Prof. PFAFF mit einer Exkursionsgruppe von der FH Aachen.

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Prof. PFAFF und Vereinsgeschäftsführer SCHULZ auf der Bühne des Karriereforums (während der InnoTrans).

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• Inhaltliche Fragen >>> Kontakt zum Seminarleiter >>> Prof. Dr. PFAFF

• Organisatorische Fragen >>> Kontakt zum Seminarveranstalter >>> KONTAKT zum IFV

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Für dieses Seminar sind Teilnehmer-Tickets ab sofort im ONLINE-TICKET-SHOP für Vereine und Verbaende erhältlich! –

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