Praktikum Autonome Systeme

Veranstalter

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei Thomy Phan oder Andreas Sedlmeier

Hörerkreis

Studierende der Informatik und Medieninformatik im Hauptstudium,
Bachelorstudiengänge Informatik und Medieninformatik,
Masterstudiengänge Informatik und Medieninformatik

Umfang

6 SWS (siehe Einschränkungen DHP), 6 ECTS

Termin(e)

  • Theorie: Mo 10-12 Uhr c.t.,
    Oettingenstrasse 67, Raum G010
  • Praxistermin: Mi 13-17 Uhr c.t.,
    Oettingenstrasse 67, Raum G U109
  • Abschlussveranstaltung:
    Mo 22.07. 10-12 Uhr in Oettingenstr. 67 Raum G010
  • Link zum Gebäudeplan.

Betreuer

Thomy Phan
Andreas Sedlmeier
Fabian Ritz

Prüfung

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Aktuelles

  • 2019-06-06: Die Slides zu History & Applications I sind online.
  • 2019-06-03: Ort und Zeit für die Abschlussveranstaltung stehen fest.
  • 2019-05-20: Die Slides zu Function Approximation sind online.
  • 2019-05-13: Die Slides zu Reinforcement Learning sind online.
  • 2019-05-06: Die Slides zu Automated Planning sind online.
  • 2019-04-29: Die Slides der ersten Veranstaltung sind online.
  • 2019-04-24: Die Daten zu den praktischen Übungen sind online.
  • 2019-04-17: Alle Plätze sind vergeben.
  • 2019-02-04: Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.

Inhalt des Praktikums

Moderne Systeme - z.B. Roboter - agieren autonom: Sie treffen selbstständig Entscheidungen und passen Ihr Verhalten flexibel den aktuellen Umständen und Anforderungen an.

In diesem Praktikum beschäftigen wir uns mit der Umsetzung autonomer Systeme. Wir implementieren Algorithmen zur adaptiven Planung, Optimierung und Koordination sowie Methoden zur Evaluation und Analyse autonomer Systeme.

Eine Auswahl der behandelten Themen lautet:
- Decision Making in Autonomous Systems
- Planning and Reinforcement Learning
- Partially Observable Domains
- Multi-Agent Systems
- Uncertainty in Autonomous Systems

Benötigte Vorkenntnisse
Programmierung mit Python; Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, Monte Carlo Methoden, Machine Learning vorteilhaft.
Bei der Auswahl der Teilnehmer werden entsprechende Vorkenntnisse berücksichtigt.

Ablauf

Das Praktikum gliedert sich in zwei Phasen: In der Einführungsphase werden in einer wöchentlichen Vorbesprechung die theoretischen Grundlagen vermittelt. Zusätzlich gibt es praktische Übungen, die zu den Praxisterminen im Praktikumsraum des Lehrstuhls stattfinden. In der Projektphase arbeiten die Studenten dann in Gruppen selbstständig an eigenen Projekten. In dieser Zeit finden regelmäßig die Praxistermine statt. Zusätzlich gibt es für jede Projektgruppe einzelne Termine zum jeweiligen Stand der Projektarbeit. Diese finden während der Vorlesungszeiten statt.

Anmeldung

Die Bewerbung um einen Platz im Praktikum findet dieses Jahr für alle Praktika zentral via Uniworx statt. Die Bewerbungsfrist beginnt am 13.02.19, 12:00 Uhr und endet am 25.03.19, 8:00 Uhr. Zugesagte Teilnehmer werden am 05.04.19 mit der Bitte um Rückmeldung bzgl. der Annahme via Email informiert. Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei Thomy Phan oder Andreas Sedlmeier.

Die Teilnahme am Praktikum ist nach der ersten Semesterwoche verbindlich. Nach deren Ablauf wird das Praktikum bei Abbruch mit einer 5,0 bewertet und es gibt einen Malus bei Bewerbung auf zukünftige Praktika.

Material / Literatur

Vorlesung Übung
29.04.19 Einführung, Autonomous Systems  -
06.05.19 Automated Planning Monte Carlo Search (08.05.)
13.05.19 Reinforcement Learning Monte Carlo Search (15.05.)
20.05.19 Function Approximation Reinforcement Learning (22.05.)
27.05.19 History & Applications I Reinforcement Learning (29.05.)
03.06.19 Applications II Deep Reinforcement Learning (05.06.)
10.06.19 - Deep Reinforcement Learning (12.06.)
17.06.19 Kickoff Praxisphase

 

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei Thomy Phan oder Andreas Sedlmeier