Die Unterlagen zu Vorlesung/Übung werden über den entsprechenden Moodle-Bereich zur Verfügung gestellt. Die Zugangsdaten für den Kurs erhalten Sie in der ersten Vorlesung/Übung.

Die Unterlagen zu Vorlesung/Übung werden über den entsprechenden Moodle-Bereich zur Verfügung gestellt. Die Zugangsdaten für den Kurs erhalten Sie in der ersten Vorlesung/Übung.

Die Übungen in der ersten Übungswoche (12.04., 13.04.) finden ausnahmsweise nur virtuell statt. Das Datum und den Link zum BBB-Raum finden Sie im Moodle.

Die Unterlagen zu Vorlesung/Übung werden über den entsprechenden Moodle-Bereich zur Verfügung gestellt. Die Zugangsdaten für den Kurs erhalten Sie in der ersten Vorlesung/Übung.

Es werden wöchentlich Übungsblätter hochgeladen die wir in der Übungsstunde anfangen werden und in der Woche darauf werden die Lösungen besprochen. Wir empfehlen die Mitnahme eines persönlichen Laptops, da es sich um Programmierungsaufgaben handelt.

Außerdem bieten wir zu jedem Übungstermin eine Videoaufzeichnung aus dem SS2021 von Herrn Pham an. Sowohl die Themen als auch die Folien sind identisch mit der Präsenzveranstaltung. Kleine Änderungen werden natürlich mitgeteilt.

Thema: Tabellarische Methoden im Reinforcement Learning

Neben dem Supervised Learning (zu dt. Überwachtes Lernen) und Unsupervised Learning (zu dt. Unüberwachtes Lernen) ist Reinforcement Learning (zu dt. Bestärkendes Lernen) eines der drei Säulen des Maschinellen Lernens. Reinforcement Learning erzielte in den letzten Jahren bahnbrechende Ergebnisse, darunter übermenschliche Leistungen in Atari-Spielen, Schach und Go. Zuletzt wurde es zusammen mit anderen Verfahren in der Entwicklung des Chatbots ChatGPT eingesetzt.

Im Seminar werden tabellarische Methoden im Reinforcement Learning thematisiert. Eingeleitet wird das Thema in einer Einführungsveranstaltung mit den Themen Finite Markow-Entscheidungsprozesse und Dynamische Programmierung. Studierende bearbeiten ein Thema aus dem Buch „Reinforcement Learning - An Introduction. Sutton, Barto“. Aufgabe der Studierenden wird es sein, eine simple, beispielhafte Anwendung zu Ihrem Thema visuell zu veranschaulichen und die Verwendung und Weiterentwicklung der Methoden im aktuellen Stand der Forschung zu erörtern. Teil der Veranstaltung ist es, dass die Studierenden Ihre Ergebnisse in einer Ausarbeitung schriftlich niederlegen und in einem Vortrag vorstellen.

Studierende folgender Studiengänge können am Seminar teilnehmen:

Bachelor:
AI-B: B.Sc. Angewandte Informatik (PO19)
ISE-CE-B: B.Sc. Computer Engineering (PO19)
Master:
AI-M: M.Sc. Angewandte Informatik (PO19)
EIT-M: M.Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik  (PO19)
ISE-CE-M: M.Sc. Computer Engineering (PO19)
ISE-ESE-M: M.Sc. Embedded Systems Engineering (PO19)

Studierende mit Seminarpflicht (AI-B (PO19), AI-M (PO19), ISE-CE-M (PO19)) werden bei der Themenvergabe bevorzugt!

Die Informationsveranstaltung findet am 06. April 2023 um 16:00 Uhr im Raum BC 422 statt.

Das Seminar findet im Sommersemester 2023 als Blockseminar voraussichtlich am Donnerstag, dem 06. Juli 2023 statt. 

Vortragsdauer: 30 - 45 Minuten

Diskussion: 15 - 30 Minuten

Weitere Informationen gibt es im zugehörigen Moodle-Kurs. Der Einschreibeschlüssel kann bei Fatih Özgan angefragt werden.