Lecture: Autonomous and Self-learning Systems - Details

Lecture: Autonomous and Self-learning Systems - Details

General information

Course name Lecture: Autonomous and Self-learning Systems
Course number INF-3035
Semester SS 2026
Current number of participants 11
expected number of participants 12
Home institute Organic Computing
Courses type Lecture in category Teaching
First date Monday, 13.04.26, 12:30 - 14:00 o'clock W-1023
Participants Masterstudierende im Bereich der Informatik
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Yes
Hauptunterrichtssprache deutsch
ECTS points 8

Rooms and times

W-1023

  • Monday, 13.04.26, 12:30 - 14:00 o'clock
  • Monday, 27.04.26, 12:30 - 14:00 o'clock
  • Monday, 11.05.26, 12:30 - 14:00 o'clock
  • Monday, 01.06.26, 12:30 - 14:00 o'clock
  • Monday, 15.06.26, 12:30 - 14:00 o'clock

W-1042

  • Monday, 20.07.26, 10:00 - 17:00 o'clock

Module assignments

Comment/Description

Reinforcement Learning ist ein zentraler Ansatz des maschinellen Lernens, der es Systemen ermöglicht, durch Interaktion mit ihrer Umgebung selbstständig Entscheidungen zu treffen und optimale Strategien zu entwickeln.
Die Vorlesung führt zunächst in die grundlegenden Konzepte des Reinforcement Learnings ein und beleuchtet dabei Schlüsselthemen wie Temporal Difference Learning sowie Policy- und Value-basierte Methoden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf modernen Ansätzen wie Deep Reinforcement Learning, das tief neuronale Netze mit Reinforcement Learning-Techniken kombiniert, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen.
Weitere Themen umfassen die Actor-Critic-Architektur, die eine hybride Perspektive auf Policy- und Value-basierte Methoden bietet, sowie Multi-Objektive Reinforcement Learning-Ansätze, die darauf abzielen, mehrere Ziele gleichzeitig zu optimieren.
Zusätzlich wird die Vorlesung auf die Herausforderungen und Lösungen im Bereich Multi-Agent Reinforcement Learning eingehen, bei dem mehrere Agenten lernen, kooperativ oder kompetitiv in einer gemeinsamen Umgebung zu agieren.
Praktische Anwendungen und die Vermittlung von Designprinzipien für Reinforcement Learning-Systeme runden die Inhalte ab und bereiten Studierende auf aktuelle Forschung und reale Implementierungen vor.

Admission settings

The course is part of admission "Zeitgesteuerte Anmeldung: Autonomous and Self-learning Systems".
The following rules apply for the admission:
  • The enrolment is possible from 01.02.2026, 00:00 to 29.03.2026, 23:59.