Das Modul "Grundlagen Adaptiver Systeme" behandelt grundlegende Prinzipien, Modelle und Methoden adaptiver Systeme am Beispiel von KI-Agenten und autonomen mobilen Robotern. Schwerpunkte liegen auf Lernverfahren wie Reinforcement Learning, verschiedenen Architekturen künstlicher neuronaler Netze, evolutionären Algorithmen, sowie selbstorganisierenden Systemen. Die Studierenden lernen, wie solche Verfahren zur Realisierung lernfähiger und autonomer Systeme eingesetzt werden können. In den begleitenden Übungen werden die theoretischen Konzepte durch praktische Implementierungen und Experimente vertieft, um ein Verständnis für das Zusammenspiel von Lernmethoden, Systemarchitekturen und adaptivem Verhalten zu entwickeln.
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