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392115 Deep Learning for AI (S) (WiSe 2019/2020)

Inhalt, Kommentar

In recent years, the use of deep neural networks as function approximators has enabled researchers to solve increasingly complex problems. 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 [13]. 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, and discussing code implementation of the deep learning architectures.

Please, select an article for presentation from these lists [15, 16] or from [5-12].

[1] https://deepmind.com/blog/deep-reinforcement-learning
[2] https://blog.openai.com/learning-dexterity
[3] DQN: https://youtu.be/XjsY8-P4WHM?t=48s
[4] https://www.youtube.com/watch?v=-L4tCIGXKBE
[5] https://www.dropbox.com/s/99eyutemrdb17kj/SIAM%202018.pdf
[6] YOLO COCO Object Detection: https://youtu.be/yQwfDxBMtXg
[7] https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
[8] https://github.com/cbfinn/gps
[9] https://github.com/brendenlake/BPL
[10] https://github.com/deepmind/dm_control
[11] https://github.com/atenpas/gpd
[12] ORB-SLAM2: https://www.youtube.com/watch?v=ufvPS5wJAx0
[13] https://www.pommerman.com
[14] https://www.aicrowd.com
[15] Articles for presentation part 1: https://rebrand.ly/DRL
[16] Articles for presentation part 2: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xvail8eldqtcOeKw-XJK9igRM_tmO_5Zlr5hBKfWxoA

Literaturangaben

Articles for presentation part 1: https://rebrand.ly/DRL
Articles for presentation part 2: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xvail8eldqtcOeKw-XJK9igRM_tmO_5Zlr5hBKfWxoA

Lehrende

Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Ort Zeitraum  
wöchentlich Mi 14:15-15:45 CITEC 2.015 07.10.2019-31.01.2020

Klausuren

  • Keine gefunden

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-EGMI Ergänzungsmodul Informatik vertiefendes Seminar 1 unbenotete Prüfungsleistung
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vertiefendes Seminar 2 unbenotete Prüfungsleistung
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vertiefendes Seminar 3 unbenotete Prüfungsleistung
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vertiefendes Seminar 4 unbenotete Prüfungsleistung
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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
Lernraum
TeilnehmerInnen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges