392119 Modern Machine Learning Methods for Socially Intelligent Agents (S) (SoSe 2021)

Inhalt, Kommentar

In this seminar we will investigate the different aspects of socially intelligent agents with the aim of gaining a deeper understanding of the individual structures that are necessary for the creation of adaptive and lifelike social agents.
Both the well established and current state of the art methods will be investigated individually or in a small group by choosing one of the available topics and giving a half-hour talk, as well as an extended essay on that topic.
The focus of the state of the art methods will be on machine learning and reinforcement learning algorithms, by focusing on the topics:

Reinforcement approaches to cooperative behaviour
Social behaviour synthesis
Intrinsically Motivated Open-Ended Learning
Socially-Aware Robot interaction

Due to the current situation, the course will be offered exclusively as an online course in the summer semester 2021.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

Zeige vergangene Termine >>

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-VHC_a Virtual Humans and Conversational Agents Konversationale Agenten/Dialogsysteme Studienleistung
unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation
39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

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


Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 26
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2021_392119@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_256432925@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
24 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 7
E-Mailarchiv öffnen
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Montag, 1. Februar 2021 
Letzte Änderung Zeiten:
Dienstag, 22. Dezember 2020 
Letzte Änderung Räume:
Dienstag, 22. Dezember 2020 
Art(en) / SWS
S / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=256432925
Seite zum Handy schicken
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code: QR-Code vergrößern
ID
256432925
Zum Seitenanfang