Moses - Master Seminar: Ausgewählte Themen in Robot Learning

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Modul / Version
#41210 / #1

Gültigkeit
Seit WiSe 2024/25

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Master Seminar: Selected Topics in Robot Learning
Master Seminar: Ausgewählte Themen in Robot Learning

Leistungspunkte
3

Modulverantwortliche*r
Toussaint, Marc

Benotung
Unbenotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

Fachgebiet
34342100 FG Intelligent Systems

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-4

Ansprechpartner*in
Toussaint, Marc

E-Mail-Adresse
office@lis.tu-berlin.de

Webseite

https://argmin.lis.tu-berlin.de/

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Lernergebnisse

Sich mit den neuesten Entwicklungen im Roboter Lernen vertraut machen, die Verbindung zwischen universitären Lehrveranstaltungen und aktiven Forschungsentwicklungen herstellen, Präsentation und Zusammenfassung wissenschaftlicher Arbeiten üben. Nach erfolgreichem Abschluss haben die Teilnehmer 1) Einblicke in ausgewählte Themen des modernen Roboter lernens erhalten und 2) Fähigkeiten im Zusammenfassen und Kommunizieren wissenschaftlicher Arbeiten erworben

Lehrinhalte

Der Kurs umfasst eingeladene Vorträge verschiedener international renommierter Experten, die sich mit Präsentationen der Studierenden und Diskussionen über verwandte Arbeiten abwechseln. In der Woche vor jedem Vortrag lesen die Studierenden Artikel, die mit dem Thema des Vortrags in Verbindung stehen (vom Referenten oder seiner Gruppe verfasst), und stellen die ausgewählten Arbeiten vor. Wir werden eine Liste mit Vorschlägen für Referate zur Verfügung stellen, so dass bis zu drei Studenten in jeder Sitzung präsentieren können. Zu Beginn des Kurses wählt jeder Studierende einen wissenschaftlichen Artikel aus der bereitgestellten Liste aus, den er liest und vorstellt. Darüber hinaus erstellen die Studierenden einen zusammenfassenden Bericht für das Referat, indem sie verwandte Arbeiten recherchieren und Artikel miteinander vergleichen. Die Seminarnote basiert auf der Präsentation des Artikels und dem zusammenfassenden Bericht. * Präsentation: Das Referat wird während einer der Seminarsitzungen gehalten. Die Präsentation dauert maximal 20 Minuten mit einer 5-minütigen Fragerunde. * Zusammenfassender Bericht: Fassen Sie die wichtigsten Ideen der Arbeit und die Methodik zusammen und vergleichen Sie sie mit verwandten Artikeln.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Selected Topics in Robot Learning	SEM		WiSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Selected Topics in Robot Learning (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Einarbeitung in das zugewiesene Thema	1.0	10.0h	10.0h
Vorbereitung des Vortrages	1.0	20.0h	20.0h
Zusammenfassungsbericht	1.0	30.0h	30.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Seminar mit aktiver Beteiligung der Studierenden. Zu Beginn des Kurses wählen Studierende jeweils einen wissenschaftlichen Artikel aus der vorgegebenen Liste aus, den sie lesen und präsentieren. Außerdem erstellen die Studierenden einen zusammenfassenden Bericht für das Referat, indem sie verwandte Arbeiten recherchieren und Artikel vergleichen. Die Seminarnote basiert auf der Präsentation des Artikels und dem zusammenfassenden Bericht.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

* Großes Interesse an den Themen * Vertiefte Kenntnisse in der Robotik (mind. bestandener Robotikkurs) * Allgemeine Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Unbenotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Ergebnisprüfung) Bericht	40	mündlich	2-3 Seiten
(Ergebnisprüfung) Präsentation	60	praktisch	Keine Angabe

Notenschlüssel

Ab insgesamt 50 Portfoliopunkten bestanden.

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Bewertung als 'bestanden'/'nicht bestanden' basierend auf den individuellen Aufgaben: eine mündliche Präsentation und ein schriftlicher Bericht.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Details zum Kurs, einschließlich einer Anleitung zur Anmeldung, finden Sie auf der Website des Exzellenzclusters "Science of Intelligence": https://www.scienceofintelligence.de/master-track/.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	4	WiSe 2024/25	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	4	WiSe 2024/25	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	2	WiSe 2024/25	SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe