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392122 Deep Learning Architectures for AI (S) (SoSe 2019)

Inhalt, Kommentar

In recent years, the use of deep neural networks as function approximators has enabled researchers to extend reinforcement learning techniques to solve increasingly complex control tasks. The emerging field of deep reinforcement learning [1] has led to remarkable empirical results in rich and varied domains like robotics [2], arcade games [3], and multiagent interaction [4]. This seminar will help students gain a high-level view about the current state of the art and potential directions for future research [5]. Participants are expected to actively participate in the course by presenting selected articles [6] and discussing code implementation of the deep learning architectures, e.g. [7-18] etc.


CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

DSO: Direct Sparse Odometry

ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

Autonomous Drone Navigation with Deep Learning. Flight over 250 meter Forest Trail

AirSim Demo

DeepLoco: Highlights

Michiel van de Panne

Ingredients for Robotics Research

OpenAi Baselines >> HER

Contact-Invariant Optimization for Hand Manipulation

Emo Todorov

Deep Q-Network & Dueling network architectures for deep reinforcement learning

SIPB Deep Learning Group

YOLO COCO Object Detection

YOLO Algorithm



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Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-EGMI Ergänzungsmodul Informatik vertiefendes Seminar 1 unbenotete Prüfungsleistung
vertiefendes Seminar 2 unbenotete Prüfungsleistung
vertiefendes Seminar 3 unbenotete Prüfungsleistung
vertiefendes Seminar 4 unbenotete Prüfungsleistung

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
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