Machine learning for autonomous Robots

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Informatik-Ansicht

Machine learning for autonomous Robots

Modulnummer
ME-712.07

Master

Zugeordnet zu Masterprofil

Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 712 Robotik

Anzahl der SWS

V	UE	K	S	Prak.	Proj.	∑
2	0	2	0	0	0	4

Kreditpunkte : 6

Turnus

i. d. R. angeboten alle 2 Semester

Formale Voraussetzungen : -

Inhaltliche Voraussetzungen : -

Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester

Sprache : Englisch

Ziele :

Grundlegende Kenntnisse überwachter und unüberwachter maschineller Lernverfahren
Verständnis verschiedener Metriken und Auswertungsmethoden
Kenntnisse der Anwendung und Anwendbarkeit von maschinellen Lernverfahren für autonome Roboter
Erprobung von Algorithmen des maschinellen Lernens an Problemstellungen der Robotik
Stärkung der Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen

Inhalte :

Grundlagen des unüberwachten Lernens (Merkmalsgenerierung, Merkmalsauswahl, Clustering)
Grundlagen des überwachten Lernens (Klassifikation und Regression)
Metriken und Evaluationsmethoden für das maschinelle Lernen
Erweiterte Kenntnisse zur Support Vektor Regression und Klassifikation
Grundlagen des Meta-Lernens
Grundlagen künstlicher neuronaler Netze
Einführung in Deep-Learning und fortgeschrittene Techniken neuronaler Netze
Anwednung von Verfahren maschinellen Lernens in der Robotik und angrenzender Felder

Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :

Mitchell, T. ‚ Machine Learning‘, Mcgraw-Hill (1997)
Mackay, D.‚ Information Theory, Inference, and Learning Algorithms‘, Cambridge University Press (2003)

Form der Prüfung : i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung

Arbeitsaufwand

Präsenz	56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung	124
Summe	180 h

Lehrende: Prof. Dr. F. Kirchner, u.a.

Verantwortlich Prof. Dr. F. Kirchner