Grundlagen Adaptiver Systeme

Modulnummer: W06-17
Englischer Titel: Foundations of Adaptive Systems
Leistungspunkte: 6
Lehrperson: Hafner

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der Programmierung

Zwingende Voraussetzungen

keine

Inhalt

Das Modul "Grundlagen Adaptiver Systeme" behandelt grundlegende Prinzipien, Modelle und Methoden adaptiver Systeme am Beispiel von KI-Agenten und autonomen mobilen Robotern. Schwerpunkte liegen auf Lernverfahren wie Reinforcement Learning, verschiedenen Architekturen künstlicher neuronaler Netze, evolutionären Algorithmen, sowie selbstorganisierenden Systemen. Die Studierenden lernen, wie solche Verfahren zur Realisierung lernfähiger und autonomer Systeme eingesetzt werden können. In den begleitenden Übungen werden die theoretischen Konzepte durch praktische Implementierungen und Experimente vertieft, um ein Verständnis für das Zusammenspiel von Lernmethoden, Systemarchitekturen und adaptivem Verhalten zu entwickeln.

Erforderliche Arbeitsleistungen für LP-Vergabe und Prüfungszulassung

- schriftlich eingereichte und/oder mündlich vorgetragene Lösungen zu Aufgaben
- Erstellung von Software und/oder Hardware
- Durchführen von Experimenten und Messungen

Lehrveranstaltungen

Vorlesung: 2 SWS 2 LP
Übung: 2 SWS 3 LP
MAP: 1 LP

Forschungsorientiert

nein

Angeboten für Studiengänge

Monobachelor: ja
Kombinationsbachelor: ja
Infomit: ja

Angeboten im

Wintersemester: nein
Sommersemester: ja

Turnus

Alle zwei Jahre