Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
250166 VO Mathematics of Vision and Reinforcement Learning (2023W)
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Details
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 06.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 13.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 20.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 27.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 03.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 10.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 17.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 24.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 01.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 15.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 12.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 19.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
To get a grade on the course, you must either:
• submit a course project/paper followed by an interview.
• Successfully pass a final exam
• submit a course project/paper followed by an interview.
• Successfully pass a final exam
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
• Basic Probability and Statistics (Markov Process)
• Basics of optimization (constraint optimization, cost functions, gradient decent etc.)
• Familiarity with machine learning will be useful but not necessary.
• Basics of optimization (constraint optimization, cost functions, gradient decent etc.)
• Familiarity with machine learning will be useful but not necessary.
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MAMV
Letzte Änderung: Fr 05.04.2024 08:46
1. Markov Decision Process and the modeling of an RL problem
2. Value-based learning approaches
3. Policy gradient estimation
4. Practical policy optimization methods such as TRPO and PPO.
5. Games and multiple agents
6. Computational geometry and some SLAMThere is no official textbook for the class. Some references:
• Reinforcement Learning: An Introduction, Sutton and Barto, 2nd Edition. This is available for free here and references will refer to the final pdf version available here.
• Emma Brunskil’s course here. (note there are also YouTube videos of this course)
• David Silver's course on Reiforcement Learning [link]