Kursinformation

Digitale Lehre
Der praktische Anteil der Lehrveranstaltung findet in Präsenz statt.
Dies umfasst die Anwesenheit bei drei Laborversuchen.

Lehrinhalte
Im Rahmen des Laborpraktikums lernen die Studierenden grundlegende Digitalisierungskonzepte im
Fachkontext Maschinenbau praxisorientiert kennen. Dies erfolgt anhand ausgewählter Versuche aus
dem Maschinenbau unter Anwendung digitaler Messtechnik sowie Methoden des maschinellen
Lernens. Durch Anwendung von Forschungsdatenmanagement (FAIR – Prinzipien, Datenlebenszyklus und
Datenqualität) wird sowohl fachspezifische wie auch fachübergreifende Datenkompetenz vermittelt.
Die Studierenden lernen innerhalb der Lehrveranstaltung das systematische Vorgehen in allen Phasen
eines Versuches (Hypothese – Planen – Messen – Auswerten – Bewerten).

Es sind vier Versuche zu bearbeiten, drei davon in Präsenz. Die Themen der Versuche sind: Kalorimetrie, Lavalrotor, Hele-Shaw-Zelle und FAIRe Qualitäts-KPIs.
Für die Messwerterfassung wird ein Raspberry Pi genutzt, der für die Vorbereitung und eigene Versuche ausgeliehen wird.

Literatur
Wird zu Beginn des Semesters über den moodle-Kurs bekannt gegeben.

Voraussetzungen
Empfohlen: Grundlagen der Digitalisierung (ehemals Informations- und Kommunikationstechnologie), Messtechnik, Sensorik und Statistik; Mathematische Methoden des
maschinellen Lernens

Erwartete Teilnehmerzahl
im Wintersemester 2022/23: 50 Studierende

Nachhaltigkeitsbezug der Veranstaltungsinhalte
FAIRes Datenmanagement ermöglicht Transparenz, Transparenz ermöglicht Nachhaltigkeit.

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