Nach Studium dieses Moduls sollen Studierende fachspezifische Kenntnisse besitzen, wie für Problemstellungen der Fertigungstechnik die Methode des Maschinellen Lernens eingesetzt werden kann und das erworbene Wissen sowie die vermittelten Methoden eigenständig zur Lösung neuer Aufgabenstellungen anwenden. Die Studierenden sind befähigt, die erforderliche Hardware auszuwählen, mittels geeigneter Software Modelle der FE sowie der künstlichen Intelligenz zu erstellen, diese zu simulieren, gegebenenfalls mittels geeigneter Messaufbauten zu verifizieren und anhand der Simulationsergebnisse deren Eigenschaften einzuordnen. Mit dieser Vorgehensweise sind sie in der Lage, an bestehenden Anlagen mit minimalem Sensoraufwand Daten zu erfassen, durch das maschinelle Lernen auszuwerten und Veränderungen, die beispielsweise zum Ausfall führen können zu identifizieren. Die Studierenden können sich selbstständig neues Wissen aneignen und auf dieser Basis wissenschaftlich fundierte Entscheidungen für den Einsatz und die Umsetzung von Fragestellungen des maschinellen Lernens treffen. Sie sind vertraut mit den Entwicklungstrends bei der Anwendung des maschinellen Lernens in der Fertigungstechnik. Ziel ist es sowohl für Neuentwicklungen Einsatzapplikationen zu vermitteln als auch insbesondere für bestehende Anlagen Lösungswege zu präsentieren, die beispielsweise auch für diese ein Condition-Monitoring mit minimalem Hardwareaufwand ermöglichen. In einem abschließenden Beleg soll der Nachweis erbracht werden, für eine Problemstellung aus dem Bereich der Fertigungstechnik das vermittelte Wissen und die Methoden zielführend zur Lösung einzusetzen sowie wissenschaftlich begründet weiterzuvermitteln.