LFU:online

Tiefgreifendes Verständnis in spezialisierten Vertiefungsgebieten aus Wahrnehmung, Interaktion und Robotik; Erwerb der Fertigkeit, sich selbständig auf dem Gebiet weiterzubilden

Wie kann man lernende Softwaresysteme konstruieren, die ihre Parameter anhand von Beispieldaten selbständig justieren, ihre eigene Leistung ständig optimieren und/oder automatisch an wechselnde Rahmenbedingungen anpassen? Dieser Kurs vermittelt vertiefte Kenntnisse in modernen Techniken und Kompetenzen in der Formulierung und Lösung von Problemen des maschinellen Lernens.

Der erste Teil des Kurses vertieft einige Grundlagen von ML, inklusiver seiner probabilistischen Basis sowie diskriminativer und generativer Modelle. Der zweite Teil konzentriert sich auf ML-Methoden für interaktive Systeme, insbesondere Deep Reinforcement Learning.

Die VU vermittelt theoretische Konzepte, die im Rahmen von Übungen und Programmierprojekten vertieft werden.

Programmierprojekte; mündliche Abschlussprüfung

Grundkompetenzen in Machine Learning (wie im Bachelor-ML-Kurs 703075/703076 vermittelt) sowie in der Mathematik sind hilfreich.