Master

During the last decade the availability of large amounts of data and the strong increase in computing power allowed a renaissance of neural networks and advanced planning techniques for independent agents. Whereas the area of deep learning extended well established neural network technology to allow a whole new level of data transformation, modern reinforcement learning techniques yield the artificial backbone for intelligent assistant systems and autonomous vehicles. The course starts with an introduction to neural networks and explains the developments that led to deep architectures. Furthermore, the course gives an introduction to advanced planning techniques and how they can be trained using deep neural networks and other machine learning technologies.

Die Vorlesung Virtual Realitybesteht aus zwei Komponenten: theoretischer Teil und Übung. Im theoretischen Teil werden Grundlagen, Hardware und Applikationen vorgestellt und im Detail darauf eingegangen. Hinzu kommt der Übungsteil, in welchem allgemein die Entwicklung von VR-Anwendungen und bestimmte Themen, wie Grundlagen einer Game Engine, Scripting und Erstellung einer virtuellen Umgebung behandelt werden. Diese Praxisteile sind wichtig für Hausaufgaben, welche im Verlaufe des Semesters einzureichen sind.

Die Veranstaltung findet online statt und im Übungsteil wird ausschließlich Unreal Engine 5 benutzt.