KI-gestützte Signalanalyse (ELINT/SIGINT): Grundkurs
Von I/Q-Daten zu belastbaren Hinweisen: Detektion, Klassifikation, Attribution
Die wichtigsten Themen
I/Q-Daten zu Features
STFT und Wavelets
CFAR-nahe Detektion
Burst- und Event-Erkennung
ML- und CNN-Klassifikation
Drift und neue Emitter
Überblick In diesem Seminar baust du eine belastbare Pipeline für KI-gestützte Signalanalyse im ELINT/SIGINT-Kontext auf: von Rohdaten (I/Q) über robuste Vorverarbeitung bis zu Detektion, Klassifikation und Anomalieerkennung....
In diesem Seminar baust du eine belastbare Pipeline für KI-gestützte Signalanalyse im ELINT/SIGINT-Kontext auf: von Rohdaten (I/Q) über robuste Vorverarbeitung bis zu Detektion, Klassifikation und Anomalieerkennung. Du arbeitest mit Spektren, Wasserfall-Ansichten und Zeit-Frequenz-Features, lernst CFAR-nahe Detektionslogik, trainierst ML- und Deep-Learning-Modelle auf Spektrogrammen und bewertest sie mit geeigneten Metriken.
Ein Schwerpunkt liegt auf Betriebsproblemen, die in realen Auswerteprozessen schnell entscheidend werden: Drift, unbekannte Emitter, False Alarms, schwankende Signalqualität und nachvollziehbare Entscheidungen. Grundlagen aus Datenanalyse und Modellbewertung lassen sich bei Bedarf im Data Mining Einführungskurs vertiefen. Für produktionsnahe ML-Abläufe bietet das Seminar Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz eine passende Ergänzung. Am Ende kannst du Ergebnisse so aufbereiten, dass sie als belastbare Hinweise in Analyse- und Lageprozesse einfließen.
Die Themen I/Q-Sampling und Bandbreite · SNR, Dynamik und Rauschverhalten · Modulationen und typische Merkmale · Spektren, Wasserfall und Zeit-Frequenz-Darstellung · Resampling, Filter und DC-Offset · AGC und Normalisierung...
Signalgrundlagen für ELINT/SIGINT
- I/Q-Sampling und Bandbreite
- SNR, Dynamik und Rauschverhalten
- Modulationen und typische Merkmale
- Spektren, Wasserfall und Zeit-Frequenz-Darstellung
Vorverarbeitung und Feature Engineering
- Resampling, Filter und DC-Offset
- AGC und Normalisierung
- STFT, Wavelets und Cyclostationary Features
- Segmentierung, Windowing und Label-Strategien
Detektion und Ereignisbildung
- Energy Detection und Schwellenlogik
- CFAR-Grundprinzipien
- Peak-Picking und Burst-Erkennung
- Clustering von Emissionen zu Events
ML-Modelle für Klassifikation
- Baseline-Modelle mit kNN und SVM
- Random Forest für Signalmerkmale
- CNNs auf Spektrogrammen
- Confusion Matrix, ROC und PR
Anomalien, neue Emitter und Drift
- Unsupervised Detection mit Isolation Forest
- Autoencoder für Abweichungsmuster
- Concept Drift und Re-Training-Trigger
- Open-Set Recognition und Reject-Option
Operationalisierung und Nachvollziehbarkeit
- Kalibrierung und Thresholding
- False-Alarm-Management
- Explainability mit Saliency und SHAP-Ideen
- Pipeline-Design, Logging und Reproduzierbarkeit
Zielgruppe
- SIGINT- und ELINT-Analystinnen und Analysten in Auswerte- und Lageprozessen
- Data-Science- und ML-Engineers in Sensor-, Funk- und Monitoring-Projekten
- Systemingenieurinnen und Systemingenieure für Funkaufklärung, Spektrum-Monitoring und Auswerteplattformen
- Produktverantwortliche und Technical Leads für KI-gestützte Emissionsanalyse
Das lernst du
- Entwurf einer End-to-End-Pipeline für KI-gestützte ELINT/SIGINT-Analyse
- Methodisch saubere Verbindung von Detektion, Ereignisbildung und Klassifikation
- Sichere Bewertung von Modellen mit Confusion Matrix, ROC- und PR-Kurven
- Kontrolle von Fehlalarmen über Thresholding, Kalibrierung und geeignete Metriken
- Strategien für Drift, unbekannte Signale, Anomalien und Reject-Optionen
- Nachvollziehbare Aufbereitung von Analyseergebnissen für Lage- und Entscheidungsprozesse
So arbeiten wir
- Wechsel aus fachlichem Input, geführten Übungen und Review der Ergebnisse
- Hands-on an vorbereiteten Datensätzen und vorkonfigurierten Umgebungen
- Bereitstellung von VM und benötigten Tools
- Design-Workshops für eine übertragbare Zielarchitektur
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Statistik und ML-Begriffen wie Train/Test, Overfitting und Metriken
- Basiswissen zu Signalen oder Funk ist hilfreich, aber nicht zwingend
- Erfahrung mit Datenanalyse-Workflows, beispielsweise aus dem Data Mining Einführungskurs, erleichtert den Einstieg
Dein Fahrplan
Der erste Tag schafft die fachliche Basis für KI-gestützte Signalanalyse. Behandelt werden I/Q-Daten, Bandbreite, SNR, Dynamik, Zeit-Frequenz-Darstellungen sowie typische Merkmale und Fehlerquellen in Spektrum- und Wasserfall-Analysen.
- I/Q, Sampling und Bandbreite
- SNR, Dynamik und Rauscheinflüsse
- Spektren, Wasserfall und Zeit-Frequenz-Darstellung
- Typische Signatur-Merkmale und Datenprobleme
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-gestützte Signalanalyse (ELINT/SIGINT): Grundkurs
Brauche ich Programmierkenntnisse für das SIGINT Training?
Grundlegende Erfahrung mit Datenanalyse-Workflows ist hilfreich. Das Seminar ist so aufgebaut, dass Konzepte, Metriken und Vorgehensweisen auch ohne tiefes Coding nachvollziehbar bleiben. Wer solide Grundlagen in Datenanalyse aufbauen möchte, findet im Data Mining Einführungskurs eine passende Vorbereitung.
Geht es um konkrete Funkstandards oder geheime Daten?
Nein. Das Seminar arbeitet mit neutralen, trainingsgeeigneten Beispielen und konzentriert sich auf Methoden, Metriken und robuste Pipeline-Designs für KI-gestützte Emissionsanalyse. Es werden keine geheimen Daten, klassifizierten Verfahren oder taktischen Einsatzszenarien behandelt.
Ist das Seminar eher ELINT oder SIGINT?
Beide Perspektiven werden berücksichtigt. Die behandelten Methoden sind für Emissionsanalyse, Detektion, Klassifikation und Anomalieerkennung in ELINT- und SIGINT-nahen Auswerteprozessen relevant. Die Beispiele sind so gewählt, dass methodische Übertragbarkeit im Vordergrund steht.
Welche Rolle spielt KI in der Signalanalyse?
KI unterstützt vor allem bei Mustererkennung, Klassifikation, Anomalieerkennung und Priorisierung großer Signalmengen. Im Seminar geht es nicht um vollautomatische Entscheidungen, sondern um belastbare Hinweise, nachvollziehbare Modellbewertung und kontrollierbares False-Alarm-Management.
Wie werden Fehlalarme und unbekannte Signale behandelt?
Fehlalarme werden über Metriken, Thresholding, Kalibrierung und Review-Schritte betrachtet. Für unbekannte Signale behandelt das Seminar Open-Set Recognition, Reject-Optionen, Anomalieerkennung und Re-Training-Trigger bei Drift.
Passt das Seminar zu bestehenden Data-Science- oder MLOps-Projekten?
Ja, besonders wenn Signaldaten, Sensorik oder Spektrum-Monitoring in bestehende Analyseplattformen eingebunden werden. Für robuste Datenverträge und Datenqualität ist Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML eine sinnvolle Vertiefung. Für produktionsnahe Abläufe ergänzt Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz die technische Umsetzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
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