Kursus

Kursus: Driftsoptimeringer og prædiktivt vedligehold med Kunstig Intelligens (AI) og Maskinlæring

Hvordan fungerer maskinlæring egentligt og hvordan kan det udnyttes til driftsoptimeringer og prædiktivt vedligehold?

11. juni 2025 kl. 08:30

6 timer

EUC Lillebælt, Teknikervej 2, 7000 Fredericia

(ex. moms) medlem/ikke-medlem
3.200/4.100 kr.
Konferenceafgiften dækker undervisning, konferencemateriale og forplejning.

Bekræftelse og faktura udsendes umiddelbart efter tilmelding.
Vær opmærksom på, at vi foretager elektronisk fakturering via EAN nr. eller mail.

Tilmeld arrangement

Kursus: Driftsoptimeringer og prædiktivt vedligehold med Kunstig Intelligens (AI) og Maskinlæring (ML) 11.06.25















Flere deltagere? Udfyld her:




Start tid

Slut tid


Det får du svaret på i dette kursus, hvor vi gennemgår maskinlæringsprocessen og dykker ned i nogle konkrete maskinlæringsprojekter.
Vi vil med praktiske eksempler få forståelsen for teknikken, ved at gennemgå maskinlæringskode fra start til slut. Vi vil gennem dagen også tale om de mange faldgruber og sørge for, at du samler de rigtige data op.

Efter dette kursus vil du have en god forståelse for:

  • hvad maskinlæring er og hvordan det kan benyttes til driftsoptimeringer og prædiktivt vedligehold
  • hvordan et maskinlæringsprojekt ser ud fra start til slut
  • hvordan du kommer i gang

Program
08.30 Registrering og morgenmad
09.00 Introduktion til dagen og deltagerne
09.15 Hvad er Kunstig Intelligens og Maskinlæring?
09.30 Hvordan kan det hjælpe dig med vedligehold og drift?
10.15 Hvilken data skal benyttes for at opnå succes og hvordan opsamles det?
11.15 Hvilke algoritmer bruges til driftoptimeringer og prædiktivt vedligehold
12.00 Frokost
12.30 Maskinlæringsprojekt gennemgang – Fra start til slut
14.45 Hvordan kommer man i gang?
15.30 Tak for i dag

UNDERVISER
Rasmus Steiniche
Rasmus Steiniche er tech entrepreneur, software ingeniør og har en executive MBA indenfor teknologi ledelse.
Det giver ham et unikt perspektiv på hvordan teknologi kan bruges til at løse nogle af de udfordringer vi står overfor i dag.
Herunder optimering af drift og vedligehold ved hjælp af data og maskinlæring.
Rasmus har stiftet Neurospace for at hjælpe forsynings- og industrielle virksomheder med at bruge data bedre.
Rasmus er også facilitator i DDV netværket Machine Learning.