Advanced Robotics / Deep Learning for Robotics
Organisatorisches und Hinweise
| Umfang: | Sommersemester (V2 / Ü1/ P4) |
| Voraussetzungen: | Grundlagen Robotik |
| Prüfung: | mündliche Prüfung und Vortrag |
| Lehrender: | Prof. Dr.-Ing. Ulrike Thomas |
| Einschreibung Deep Learning for Robotics: | >>> OPAL |
| Einschreibung Lab: | >>> OPAL |
| Termine/Stundenplan: | Link zum Stundenplan der TU |
| Wichtig: |
| Praktikum |
Im praktischen Teil des Kurses lernen die Studierenden in mehreren Versuchen verschiedene Methoden des Reinforcement learning kennen und einzusetzen. Zum Abschluss des Praktikums wird eine Roboter Manipulations-Aufgabe mit diesen Methoden gelöst. |
Beginn der Vorlesung: Die erste Vorlesung findet am Dienstag dem 14.04.2026 statt.
Inhalt
The content of the lectures will be robot learning, locomotion and intelligent systems. It is a one semester course combined with practical course work. The focus is on learning algorithms for robotics
Outline:
- Machine Learning for robotics
- Bayes Filters in robotics
- Reinforcement Learning
- Deep Learning
- Learning how to graps
- Learning how to walk
Studiengänge
- Wahlpflichtfach im 2. Semesster des Master Energie- und Automatisierungssysteme, Vertiefung Automatisierungssysteme (M_EAAS2)
- Wahlpflichtfach im 2. Semesster des Master Neurorobotik (M_NR__3)
