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Allgemeine Informationen zur Veranstaltung
Inhalt der Vorlesung
Ziel dieser Lehrveranstaltung
Die Vorlesung führt in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens ein und konzentriert sich auf Anwendungen in der Mechatronik und dynamischen Systemen, einschließlich datengesteuerter und hybrider Modellierung, Simulation, Überwachung, Planung, Entscheidungsfindung Entscheidungsfindung, Optimierung und Steuerung.
Themen
- Maschinelles Lernen in Mechatronik und dynamischen Systemen
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Überblick über dynamische Systeme aus der Perspektive des maschinellen Lernens
- Maschinelles Lernen aus einer Optimierungsperspektive
- Regression
- Clustering (basierend auf Regression und Nicht-Regression)
- Support-Vektor-Maschinen
- Gaußsche Prozesse
- Neuronale Netze
- Optimale Steuerung und Reinforcement Learning
- Sicherheit und Zuverlässigkeit des maschinellen Lernens bei dynamischen Systemen
- Anwendungsbeispiele aus dem maschinellen Lernen in der Regelungstechnik
Organisatorisches
Alle Materialien für die Vorlesung und Übung werden über Moodle zur Verfügung gestellt. | |
Prüfung Sommersemester 2024 | |
Prüfungsform | schriftlich oder mündlich |
Datum | voraussichtlich September 2024 |
Uhrzeit | tba |
Raum | tba |
Erlaubte Hilfsmittel | Stift |
Einsicht | tba |