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Bessere Lehre im Bereich Maschinelles Lernen

Projekttreffen am 8. März 2018 in Schmalkalden (v.l.n.r.): Manuel Schneider, Dr. Christian Walther, Dr. Matthias Schulz, Prof. Dr. Silvio Bachmann, Prof. Dr. Andreas Wenzel, Rainer Jahn, Prof. Dr. Thomas Seul und Dr. Divas Karimanzira

Im November 2017 startete an der Hochschule Schmalkalden das Projekt „Transfer von Methoden des Maschinellen Lernens in Lehre, Weiterbildung, Forschung und Industrie (TransML)“. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Verbundvorhaben mit einer Gesamtsumme von rund 670T€ innerhalb der Fördermaßnahme „IKT 2020 – Softwareintensive eingebettete Systeme“. Das Projekt wurde an der Fakultät Elektrotechnik initiiert und wird durch Prof. Dr. Andreas Wenzel geleitet.

Ziel dieses Projekts ist eine bessere Aus- und Weiterbildung von Fachkräften und des akademischen Nachwuchses im Bereich des Maschinellen Lernens (ML). Daran beteiligt sind die Hochschule Schmalkalden mit den Fakultäten Elektrotechnik und Maschinenbau sowie dem Zentrum für Weiterbildung und dem Institutsteil Angewandte Systemtechnik des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung in Ilmenau.

Innerhalb des Projekts werden die bisherigen Erfahrungen im Bereich des Maschinellen Lernens zusammenfasst und in grundlegende Verfahrensvorschriften für die Lehre und Weiterbildung überführt. Dabei werden theoretische Grundlagen, bestehende praxisorientierte Anwendungen und aktuelle Forschungsergebnisse verknüpft und gebündelt.

Die im Qualifizierungskonzept eingebundenen Hard- und Softwarekomponenten werden genutzt, um ein hohes Niveau der Lehre und Weiterbildung im Bereich des Maschinellen Lernens zu gewährleisten. Dafür wurden innerhalb des Projekts verschiedene Lernsysteme beschafft: Dazu zählt bspw. ein Server für Maschinelles Lernen des Typs NVIDIA DGX-1, ein Arbeitsplatz für Versuche der Automatisierungs- und Regelungstechnik sowie das Robotersystem FESTO Robotino Premium. Als ein Hauptergebnis der Qualifizierungsmaßnahme werden Studierende der Hochschule Schmalkalden sowie weiterzubildende Fachkräfte am Institutsteil AST des Fraunhofer IOSB innerhalb bestehender Praxisphasen und Übungen in die Lage versetzt, selbstständig geeignete Methoden des Maschinellen Lernens für verschiedene Anwendungsbeispiele auszuwählen.

Wird im Projekt für die Verbesserung der Lehre und Weiterbildung verwendet: Server für Maschinelles Lernen des Typs NVIDIA DGX-1 V100