Ph.D. Trainingskurs 2023: Angewandte und Computermathematik in der Ingenieuranwendung
Kurs 2023: Aveiro, Portugal | Der Kurs konzentriert sich auf: Inverse Probleme, Signalverarbeitung (Analyse von Überwachungsdaten, Vorverarbeitung der erfassten Daten), Bayessche Statistik, maschinelle Lernverfahren basierend auf reproduzierenden Kernen, künstliche neuronale Netze und Deep Learning.
Kursbeschreibung
Da neue Paradigmen wie Deep Learning und erklärbare KI quantitative Studien zunehmend durchdringen, wachsen die Anforderungen an die Parameteridentifikation und Mustererkennung an Doktoranden mit der Komplexität der Forschungsthemen und Anwendungsanforderungen. Leider sind die aktuellen Entwicklungen in diesen Bereichen schnell und können nicht ohne weiteres in Standardstudiengänge in den Ingenieurwissenschaften oder in individuelle Studiengänge von Partnerinstitutionen integriert werden. Daher besteht ein gemeinsamer Bedarf und eine hohe Nachfrage nach spezialisierten Schulungen zu diesen Themen.
Um diese Probleme im Rahmen des PARFORCE-Projekts anzugehen, werden an der Universität von Aveiro, Portugal, spezielle Schulungskurse angeboten, die einen gemischten Lehransatz verwenden, mit dem ultimativen Ziel, Online-Kurse zu erstellen und gleichzeitig Ressourcen und Fachwissen zu bündeln, um Wissen zu vermitteln ein sehr umfassender und zielorientierter Weg und bietet den Studierenden die Möglichkeit, ihre eigenen Netzwerke in einem europäischen Umfeld aufzubauen.
Durchführung des Kurses
Der Kurs gliedert sich in zwei Teile: Einen Online-Teil, der im Zeitraum (13.02.-24.02.2023) mit zwei Vorlesungen pro Woche stattfinden soll, und einen einwöchigen Hybrid-Teil, der (06.03.-10.03.2023) stattfinden soll ), wo eine ausgewählte Anzahl von Studenten nach Aveiro, Portugal reist und in einer klassischen Präsentationsumgebung unterrichtet werden soll, während eine zweite Gruppe den Dozenten online folgt. Dies ermöglicht es, diese Kurse als Testumgebung für einen Vergleich zwischen Online- und Präsenzschulungen und Lehrmethoden zu verwenden. Zu diesem Zweck wird der Online-Teil des Kurses durch eine Kombination aus synchronem und asynchronem Training vermittelt, um den Hintergrund der Studierenden für den hybriden Teil zu verbessern, der dann effizient für die Projektarbeit und die Diskussion/Reflektion des Wissens genutzt werden kann. Darüber hinaus setzen sich die angestrebten Teilnehmer aus einer Kombination von Studierenden des Bauingenieurwesens mit unterschiedlichen Fachrichtungen sowie Studierenden der Mathematik zusammen. Dies ermöglicht ihnen, Lehrtätigkeiten und Projektarbeiten in Form interdisziplinärer Teams nachzugehen und moderne wissenschaftliche Erkenntnisse in realitätsnahen Trainingssettings zu erfahren. Die teilnehmenden Studierenden sollen gemeinsam an der Realisierung von Bauingenieurexperimenten in virtuellen Umgebungen arbeiten.
Lernergebnisse der Schüler
- Den Teilnehmern wird beigebracht:
- zur Vorverarbeitung (Denoising/Deblurring/etc.) und Analyse experimenteller Daten;
- die Qualität numerischer Methoden/Algorithmen für ein gegebenes mathematisches Modell zu bewerten, eine richtige Wahl zu treffen und in kommerziellen Programmen die richtige Methode auswählen zu können;
- Fehler und ihre Ausbreitung in mathematischen Modellen zu analysieren;
- einen maschinellen Lernalgorithmus zu implementieren und zu trainieren;
- ein künstliches neuronales Netz einzurichten und richtig zu trainieren
- Die Studierenden haben die Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld mit Studierenden aus 4 verschiedenen Ländern zusammenzuarbeiten und ihre Management-, Präsentations- und Sprachkenntnisse zu üben.