Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik (MLRT)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Machine Learning in Control Engineering)
(Prüfungsordnungsmodul: Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik)

Lehrveranstaltungen:

• • Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik
    (Vorlesung, 2 SWS, Andreas Michalka et al., Do, 10:15 - 11:45, H9; Beginn der Vorlesung: 18.10.2022. Mehr Informationen finden Sie rechtzeitig vor Beginn des Semesters unter StudOn.)
  • Übungen Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik
    (Übung, 2 SWS, Andreas Michalka et al., Mi, 8:15 - 9:45, H8; Beginn der Übung: 20.10.2022. Mehr Informationen finden Sie rechtzeitig vor Beginn des Semesters unter StudOn.)

Empfohlene Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse der höheren Mathematik

• Grundkenntnisse der Regelungstechnik
  

Inhalt:

Die Vorlesung vermittelt Grundbegriffe und Grundlagen zu Methoden des Maschinellen Lernens, die aktuell verstärkt in der Regelungstechnik Einzug halten. Die Anwendungen gehen hier von der einfachen Parameteridentifikationsaufgabe bis hin zu gänzlich auf Maschinellem Lernen basierenden Regelungsverfahren.

Inhalte der Vorlesung:

• Grundbegriffe des Maschinellen Lernens und von Zufallsprozessen

• Iterativ lernende Regelung

• Lineare Regression

• Gaußprozess-Regression

• Logistische Regression und Support Vector Machine

• Neuronale Netze

• Reinforcement Learning
  

Lernziele und Kompetenzen:

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden:

• können die Grundbegriffe des maschinellen Lernens und von dafür eingesetzten Optimierungsverfahren sowie der Anwendung der Methoden in der Regelungstechnik erklären.

• können verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens voneinander abgrenzen und im Detail erläutern.

• können verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens in regelungstechnischen Anwendungen umsetzen.
  

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Nebenfach | Nebenfach Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik | Robotics and automation | Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik (Prüfungsnummer: 49681)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023

1. Prüfer:

Knut Graichen

Termin: 13.10.2022