Praktikum Autonome Systeme

Veranstalter

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

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

Hörerkreis

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

Umfang

6 SWS (siehe Einschränkungen DHP), 6 ECTS, V2P4

Termin(e)

  • Theorie: Di 10-12 Uhr c.t.,
    (Online)
  • Praxistermin: Mi 14 - 18 Uhr oder Do 14 - 18 Uhr,
    (Online, siehe Aktuelles von 09.05.)
  • Die Praxisveranstaltungen starten in der zweiten Vorlesungswoche
  • Abschlussveranstaltung:
    TBA

Betreuer

Thomy Phan
Fabian Ritz
Andreas Sedlmeier

Prüfung

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Prüfungsform: Projektabgabe und Abschlusspräsentation

Aktuelles

  • 09.05.22: Alle Übungen werden auf Wunsch der Studierenden online stattfinden
  • 03.05.22: Die Übung am Mittwoch wird diese Woche bereits um 13 Uhr (über Zoom) beginnen
  • 03.05.22: Das Nachrückverfahren ist abgeschlossen
  • 28.04.22: Es gibt noch freie Plätze! Bei Interesse bitte mit Campus-Email-Adresse, Studiengang, aktuelles Semester und Bewerbungstext bis 01.05. (23:59 Uhr) bei Thomy Phan melden. Die Entscheidung wird am 02.05. bekannt gegeben.
  • 09.02.22: 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 Uni2Work statt: https://uni2work.ifi.lmu.de/course/S22/IfI/ASP

Die Teilnahme am Praktikum ist nach dem 29.04.2022 23:59 verbindlich. Danach wird das Praktikum bei Abbruch mit einer 5,0 bewertet und es gibt einen Malus bei Bewerbung auf zukünftige Praktika.

Material / Literatur

Folien und Übungsblätter werden in Uni2Work für angemeldete Studentinnen und Studenten zur Verfügung gestellt.

Vorlesung Übung
26.04. Einführung, Autonomous Systems -
03.05. Automated Planning Basics (04.05./05.05.)
10.05. Reinforcement Learning Monte Carlo Planning (11.05./12.05.)
17.05. History & Applications I Tabular Reinforcement Learning (18.05./19.05.)
24.05. Function Approximation entfällt wegen Feiertag
31.05. Applications II Value-based Deep Reinforcement Learning (01.06./02.06.)
07.06. Q/A-Session Policy-based Deep Reinforcement Learning (08.06./09.06.)
14.06. Kickoff Praxisphase Teamarbeit
21.06. Präsentation Arbeitsstand  (wöchentliche Einzeltermine je Gruppe) Teamarbeit
28.06. Präsentation Arbeitsstand  (wöchentliche Einzeltermine je Gruppe) Teamarbeit
05.07. Präsentation Arbeitsstand  (wöchentliche Einzeltermine je Gruppe) Teamarbeit
12.07. Präsentation Arbeitsstand  (wöchentliche Einzeltermine je Gruppe) Teamarbeit
18.07. Projektabgabe
Deadline 23.59 Uhr
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