Praktikum Entwicklung von Mediensystemen: Reinforcement Learning
Dozent:
Yannick Weiss, Jesse Grootjen, Florian Bemmann Betreuender Professor:
Prof. Sven Mayer
Umfang: 4 SWS
ECTS-Credits: 6
Modul: Master P5.0.2 oder P5.0.4: Gruppenpraktikum zu fortgeschrittenen Themen der Informatik I oder Informatik II
Nach Rücksprache mit dem Prüfungsausschuss auch Anerkennung für P2, P3 oder P6 (Vertiefende Themen für Master) möglich
Aktuelles
- 08.02.2023: Diese Seite befindet sich im Aufbau, Änderungen vorbehalten.
Inhalte
Während des Praktikums werden Projekte unter Verwendung von Machine Learning erarbeitet. In der ersten Häfte beschäftigen wir uns mit einigen Grundlagen des Machine Learnings und festigen diese in praktischen Übungen mit Python und Unity. Dabei liegt der Schwerpunkt auf Methoden des Reinforcement Learnings. In der zweiten Häfte werden eigene Ideen als Prototypen umgesetzt und präsentiert.
Weitere Vorlesungen zum Thema
- Human Computer Interaction
- Machine Learning, e.g. Pratical Machine Learning, Intelligent User Interfaces
Zeitplan
Bitte beachten Sie, dass die Studierenden aufgrund des engagierten Charakters der Gruppenprojekte mehr als die zugewiesene Zeit für die Entwicklung ihrer Prototypen aufwenden müssen. Dies gilt insbesondere für die in der Vorlesungspause vorgesehene Gruppenprojektdurchführung.
| Date | Time | Topic |
|---|---|---|
| TBA | 15:00-17:00 | Lecture 1: Einführung & Projekt Brainstorming |
| TBA | 14:00-16:00 | Lecture 2: 90-sec Paper Presentation |
| TBA | 14:00-16:00 | Lecture 3: TBA |
| TBA | 14:00-16:00 | Lecture 4: Project Ideation & Group Formation |
| TBA | 14:00-16:00 | Lecture 5: TBA |
| TBA | 16:00-18:00 | Lecture 6: TBA |
| TBA | 16:00-18:00 | Lecture 8: TBA |
| TBA | 16:00-18:00 | Lecture 9: TBA |
| TBA | 09:00-17:00 | Arbeit an den Projekten |
| TBA | 09:00-17:00 | Arbeit an den Projekten |
| TBA | 09:00-17:00 | Arbeit an den Projekten |
| TBA | 09:00-17:00 | Arbeit an den Projekten |
| TBA | 09:00-12:00 | Arbeit an den Projekten |
| TBA | 12:00-17:00 | Abschlusspräsentation |
Ort
Der Kurs findet in der Frauenlobstr. 7A statt.
Bewerbung
Interessierte Studenten können sich für dieses Praktikum über Uni2Work bewerben.
Die Bewerbungen sollten folgende Informationen enthalten:
- Beschreiben Sie relevante Fachkenntnisse, beispielsweise aus früheren Kursen, Jobs und anderen Projekten, die Ihre Fähigkeiten demonstrieren.
- Falls Sie schon eine Projektidee haben, die sie in diesem Praktikum gern umsetzen möchten, skizieren sie diese bitte kurz (optional). Die Ideenskizze dient nur der genauen Planung des Praktikums, um die Schwerpunkte zu setzen. Die eigentliche Ideenfindung ist Teil des Praktikums.
