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Modulhandbuch (ab WS 2019/20)

Modul UngenutztRO5102-KP04

Reinforcement Learning (RL)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:


4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Robotics and Autonomous Systems 2019 (Wahlpflicht), Robotik und Autonome Systeme, 1. oder 2. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Reinforcement Learning (Übung, 1 SWS)
  • Reinforcement Learning (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 55 Stunden Selbststudium
Lehrinhalte:
  • Dynamik und Regelung für Roboter
  • Bahnplanung für Roboter
  • Augmentierte Realität
  • Design von Robotersystemen
  • Intrakorporale Robotik
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden haben ein vertieftes Verständnis der zugrundeliegenden mathematischen Methoden, besonders in der Dynamik, Optimierung, Sensordatenverarbeitung und Analyse von Algorithmen.
  • Die Studierenden haben einen erweiterten Überblick über Anwendungsfelder der Robotik.
  • Sie haben die Fähigkeit, selbständig neue Methoden auf der Basis der beschriebenen Methoden zu entwickeln, neue Anwendungen zu konzipieren, und grundlegende Verfahren vollständig zu implementieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur, mündliche Prüfung und/oder Präsentation nach Maßgabe des Dozierenden
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
  • Prof. Dr. Elmar Rückert
Lehrende:
  • Prof. Dr. Elmar Rückert
Literatur:
  • Achim Schweikard, Floris Ernst: Medical Robotics - Springer, 2015, Jocelyne Troccaz (ed.): Medical Robotics, Wiley, 2009
Sprache:
  • Wird nur auf Englisch angeboten
Letzte Änderung:
4.6.2019