In dieser Schulung werden Grundlagen zu Machine Learning sowie zum Betriebssystem TwinCAT/BSD und zur Virtualisierung mit Hypervisoren vermittelt.
Die Teilnehmer lernen, industrielle Daten intelligent zu nutzen und robuste, sichere Systemumgebungen aufzubauen und zu verwalten.
Inhalte
Tag 1 – Machine Learning – Grundlagen und industrielle Anwendung
- Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning
- Überblick über Lernarten: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Datenaufbereitung, Normalisierung und Feature-Auswahl
- Praktische Übungen mit einfachen ML-Modellen (z. B. Klassifikation, Regression)
- Anwendungsbeispiele aus der Industrie: Predictive Maintenance, Anomalieerkennung
- Überblick über gängige ML-Frameworks und -Tools
Tag 2 – Betriebssysteme, TwinCAT/BSD und Hypervisoren
- Grundlagen moderner Betriebssysteme in der Automatisierung
- Einführung in TwinCAT/BSD: Architektur, Vorteile und Einsatzmöglichkeiten
- Basisbefehle in TwinCAT/BSD (Shell-Kommandos, Dateiverwaltung, Systemsteuerung)
- Backup-Strategien und Wiederherstellung von TwinCAT/BSD-Systemen
- Nützliche Tipps und Tools für Windows-Systempflege
- Einführung in Virtualisierung und Containerisierung
- Verwaltung von Hypervisoren (z. B. bhyve)
- Aufbau einer sicheren, virtualisierten Entwicklungsumgebung
Voraussetzung
- sicherer Umgang mit der TwinCAT-3-Systemkonfiguration und -Programmierung
- Wissensstand Kurse TR3030 bzw. entsprechende Erfahrungen in der IEC 61131-3-Programmierung
- Bestellangaben
- TwinCAT-3-Training: Machine Learning und Betriebssysteme
- Bestellnummer
- TR7030-1000
- Kategorie
- Basics
- Schulungsdauer
- 2 Tage