Lehrinhalte
· Historische Entwicklung der KI, Kategorisierung und Teilbereiche des Machine Learning · Überblick über Anwendungsgebiete von ML in der Mechanik · Neuronale Netze, autograd, Optimierer, Hyperparameter, Regularisierungstechniken · Weitere Machine Learning-Algorithmen (z.B. Kolmogorov-Arnold-Netzwerk, Transformer) · Nichtlineare Kontinuumsmechanik o Große Dehnungen o Mechanische Gleichgewichtsbedingung als PDE o Hyperelastizität, Polykonvexität, Plastizität
- Trainer/in: Anke Happ
- Trainer/in: Stefan Hildebrand