Informatik

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This seminar on Reinforcement Learning (RL) will cover both classical approaches and modern techniques based on deep learning methods. The seminar will consist of an introductory lecture given by Prof. Carlo D'Eramo, where several topics will be described. Following this, participants will have to select a topic of their choice, and study related scientific papers, journals, etc. The examination will consist of an oral presentation and a discussion (30min + 10min), and the writing of a report on the studied material (10-15 pages). The deadline for delivering the report will be 2 weeks after the oral presentation.

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Due to the technological advances in hardware and compute power nowadays the visual data is collected in huge amounts practically by everyone. The digital cameras are pervasive. Most of the smart devices include camera sensors and are capable of capturing stills and videos. With these large amounts of visual data there is a pressing need to automatically process, organize, interpret the data and refine the visual data in ways that humans are capable of. How to achieve such goals? What are the challenges? What are the solutions? What is state-of-the-art? How can we further improve the state-of-the-art? In this Praktikum Image Processing and Computational Photography, we work in groups (1 to maximum 3 participants), hands-on, and for several image processing and computational photography tasks we review, explore and master the state-of-the-art under the form of the best open source solutions and further assess the pluses and minuses of these solutions and propose alternatives. Each participant will work on a specific computational photography topic of mutual interest.

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In dieser Vorlesung werden die technischen Grundlagen sowohl für Manipulatoren als auch für mobile Roboter behandelt. This lecture discusses the technical basics for manipulators as well as for mobile robots.

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Dieser Kurs vermittelt einen Überblick über verschiedene Themenbereich der Algorithmik anhand einer Auswahl von Materialien zu exakten, geometrischen, randomisierten und Approximationsalgorithmen sowie zu fortgeschrittenen Datenstrukturen. Als solcher, dient dieser Kurs als eine Basis für die dazugehörigen Mastervorlesungen. Der Kurs behandelt Verbesserungen von klassichen Algorithmen sowie Ansätze um NP-schwere Probleme anzugehen. Diese Ansätze reichen vom Verständnis "guter" Algorithmen, die solche Probleme exakt lösen, über effiziente Algorithmen, die solche Probleme approximieren, bis hin zu randomisiereten Ansätzen, welche im Erwartungswert gut funktionieren. Im Zuge dessen werden wir einige interessante Datenstrukturen kennenlernen, welche hierfür ausgenutzt werden können.

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Die Algorithmische Geometrie (engl. Computational Geometry) beschäftigt sich mit algorithmischen Fragestellungen, bei denen die Ein- und/oder Ausgabedaten geometrische Objekte sind, also Punkte, Strecken, Geraden, Ebenen, Kreise, Polygone, usw. Derartige Probleme spielen in vielen Bereichen der Informatik, bei denen es notwendig ist räumliche Daten zu speichern, zu analysieren, zu erzeugen oder zu manipulieren, eine Rolle; dazu gehören beispielsweise Robotik, Geografische Informationssysteme (GIS), CAD/CAM, Computergrafik und Virtual Reality. Wir werden Techniken und Konzepte behandeln, die für den Entwurf und die Analyse geometrischer Algorithmen und Datenstrukturen benötigt werden. Jede Technik und jedes Konzept wird anhand eines konkreten Problems illustriert, das sich aus einem der oben genannten Anwendungsbereiche ergibt.

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**Informationen zur Anmeldung zum Seminar finden sich auf der Homepage des Lehrstuhl für Kommunikationsnetze (Informatik 3): **

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