Reinforcement Learning (Prüfungsordnungsmodul)5 ECTS

Die Beschreibung eines Prüfungsordnungsmoduls enthält allgemeine Angaben zur Verwendbarkeit und zu den Rahmenbedingungen für Prüfungen, so wie sie in den Prüfungsordnungen festgelegt sind. Zusätzlich kann eine allgemeine Modulbeschreibung, die übergreifend für alle konkreten (UnivIS-)Module gilt, enthalten sein. Die konkreten Modulbeschreibungen mit Angaben zu den Lehrveranstaltungen und Prüfungsdetails sind unter den zugeordneten UnivIS-Modulen zu finden.

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science): ab 1. Semester
   (Po-Vers. 2016w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlmodule | Technical Electives | Reinforcement Learning)
2. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science): ab 1. Semester
   (Po-Vers. 2020w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Technical Electives | Reinforcement Learning)
3. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science): ab 1. Semester
   (Po-Vers. 2021w | TechFak | Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Technical Electives | Reinforcement Learning)
4. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodulbereich | Subsymbolic AI/Machine Learning | Reinforcement Learning)
5. Communications and Multimedia Engineering (Master of Science): ab 1. Semester
   (Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlmodule | Technische Wahlmodule | Reinforcement Learning)
6. Data Science (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021w | Gesamtkonto | Studienrichtung Machine Learning / Artificial Intelligence | Reinforcement Learning)
7. Informatik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsrichtung Mustererkennung | Reinforcement Learning)
8. Mechatronik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009 | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
9. Mechatronik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
10. Mechatronik (Bachelor of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Bachelor of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodule | 6 Informatik / Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
11. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2012 | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Reinforcement Learning)
12. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2012 | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn bis 30.09.2020) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
13. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Informatik/Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
14. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2020w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2020) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Reinforcement Learning)
15. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | M1-M2 Vertiefungsrichtungen | 6 Eingebettete Systeme | Reinforcement Learning)
16. Mechatronik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2021w | TechFak | Mechatronik (Master of Science) | Mechatronik (Studienbeginn ab 01.10.2021) | Gesamtkonto | M3 Technische Wahlmodule | Reinforcement Learning)
17. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2013 | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Reinforcement Learning)
18. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Reinforcement Learning)
19. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Modulgruppen M1, M2, M3, M5, M7 nach Studienrichtungen | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M2 Ingenieurwissenschaftliche Kernmodule (BDV) | Reinforcement Learning)
20. Medizintechnik (Master of Science)
    (Po-Vers. 2019w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Modulgruppen M1, M2, M3, M5, M7 nach Studienrichtungen | Study Field Health and Medical Data Analytics | M2 Engineering Core Modules (HMDA) | Reinforcement Learning)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Reinforcement Learning (Prüfungsnummer: 31851)

Prüfungsleistung, variabel, Drittelnoten (mit 4,3), 5 Leistungspunkte

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

UnivIS-Module:

UnivIS-Module im vergangenen Semester (SS 2022):

• Reinforcement Learning (5 ECTS, Mutschler, Ch.)