Labor: Maschinelles Lernen für Künstliche Intelligenz in Spielen
Die Studierenden erwerben vertiefende Kenntnisse im Bereich des machinellen Lernens insbesondere Reinforcement Learning zur Entwicklung von künstlicher Intelligenzen. Die Verfahren werden in Python für Videospiele umgesetzt und praktisch angewendet. Im zweiten Teil der Veranstaltung entwickeln die Studierenden eigenständig eine KI im Rahmen eines internationalen Spiele KI Wettbewerbs.
Inhalte
- Supervised Learning und Imitation Learning
- Reinforcement Learning Einführung
- Q-Learning
- Deep Q-Learning
- Deep Q-Learning Erweiterungen (z.B. Prioritized Experience Replay, Double Deep Q-Network und Dueling Deep Q-Network)
- Entwicklung einer KI für Videospiele
Vorkenntnisse
Studierende müssen grundlegende Kenntnisse in der Programmierung mit Python besitzen, um am Labor teilnehmen zu können. Zusätzlich wird die Vorlesung Maschinelles Lernen empfohlen.
Für die Zulassung zum Labor ist das Bestehen einer Vorprüfung erforderlich. Weitere Informationen erhalten Sie bei der Anmeldung.
Termine
Das Labor findet dienstags von 14 bis 18 Uhr statt und startet am 15.10.2024. Es besteht Anwesenheitspflicht.
Anmeldung
Die Anmeldung findet über die Webseite zur zentralen Vergabe der Laborplätze statt. (Link:
https://www.tnt.uni-hannover.de/etinflabor/)
Literaturempfehlungen
“Reinforcement Learning: An Introduction” by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Ansprechpartner:
