Au­to­no­mous Learning

Hilfreiche Voraussetzungen 
Pattern Recognition and Machine Learning I, Experimentation and Evaluation in Machine Learning (oder Kenntnisse aus vergleichbaren Veranstaltungen).


Inhalte

  •     Grundlagen des Autonomen Lernens in technischen Systemen
  •     Verfahren zur autonomen Optimierung von Hyperparametern
  •     Verfahren des aktiven Lernens
  •     Verfahren des kollaborativen Lernens  
  •     Transfer Learning
  •     Reinforcement Learning
  •     Self-Awareness and self-reflection in technischen Systemen
  •     Meta-Learning
  •     Anwendungsbeispiele  

Lernziel/Kompetenzen 

  • Grundprinzipien des autonomen Lernens in intelligenten technischen Systemen erklären,  
  • intelligente technische Systeme mit der Fähigkeit zum autonomen Lernen planen, entwerfen und entwickeln, und  
  • die Verfahren zur Umsetzung der Techniken des autonomen Lernens vergleichen und bewerten.