Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, die Theorie gewisser Methoden des maschinellen Lernens zu verstehen und entsprechende Algorithmen zu implementieren.  Ausgewählte aktuelle Anwendungsprobleme werden auf diese Art und Weise gelöst.

Dieses Mal ein Fokus auf Reinforcement learning (RL) und aktuelle Anwendungen wie z.B.

• deep RL,
• RL mit Funktionsapproximation in wissenschaftlichen und medizinischen Anwendungen,
• autonomes Fahren,
• Algorithmen für Computerspiele (Atari 2600, ALE (arcade learning environment)),
• Algorithmen für Go (Brettspiel),
• etc.

Theorie: Konvergenz und Komplexität der verschiedenen Algorithmen.

Methoden des Reinforcement learning, des supervised und des unsupervised learning.

Vorbesprechung: Do., 4.3., um 14:00 via GoToMeeting.

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PR maschinelles Lernen 

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Implementierung und Dokumentation.

Lineare Algebra, Analysis.  Erfahrung mit Programmiersprachen wie Julia oder Python.