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.