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[SoSe 2026] Machine Learning in Engineering - Theoretical Foundations

[SoSe 2026] ML in Engineering - Theoretical Foundations

Lehrinhalte

· Historische Entwicklung der KI, Kategorisierung und Teilbereiche des Machine Learning · Überblick über Anwendungsgebiete von ML in der Mechanik · Neuronale Netze, autograd, ...

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
Trainer/in: Lara Luzie Lulu Schmollack

Kursbereich: Fakultät V / Institut für Mechanik

Veranstaltungsvorlage(n): Machine Learning in Engineering - Theoretical Foundations (Vorlesung)

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