Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...
- die aktuellen Trends beim Roboterlernen und eine Sammlung moderner Roboterlernalgorithmen zu verstehen
- moderne Ansätze des maschinellen Lernens auf eigene Problemstellungen in der Robotik anzuwenden
- eigenständige Forschungsfragen im Bereich des maschinellen Lernens in der Robotik zu bearbeiten and Forschungsergebnisse in schriftlicher und mündlicher Form zu präsentieren.
Die Vorlesung vertieft die Inhalte zu Roboter-Lernalgorithmen, indem sie modernste Roboter-Lernmethoden untersucht. Der Kurs behandelt moderne Ansätze des Lernens aus Demonstration, Reinforcement Learning, Deep Learning etc. In der Vorlesung werden Forschungsprojekte vorgestellt, in denen eine Roboteraufgabe in Servicerobotikanwendungen bearbeitet wird. Es wird die Implementierung von Roboter-Lernalgorithmen in Simulationen und optional in realen Robotern beinhalten.
Die Inhalte werden in Form eines Tafel- und Folienvortrages vermittelt. Eine Vertiefung und Festigung erfolgt durch Literaturstudium und Gruppenbesprechungen. Weiters ist durch die Studierenden eine kurze Projektarbeit eigenständig zu bearbeiten. Durch die Projektarbeiten können die Studierenden erste praktische Erfahrungen in der Anwendung der gelernten Lehrinhalte gewinnen.
Die Leistungsbeurteilung erfolgt in Form einer Projektarbeit. Die Studierenden verfassen einen Kurzbericht und präsentieren die gewählte Methodik sowie die qualitativen und quantitativen Arbeitsergebnisse der Projekte.
Nicht erforderlich
Es wird dringend empfohlen, den Pflichtkurs „384.185 Machine Learning“ zu absolvieren. Weiters wird empfohlen, zusätzlich den Kurs „384.195 Robot Learning“ zu absolvieren.
