Thema4406: Unterschied zwischen den Versionen
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*Wissen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (insbesondere Such- und Lernverfahren), Spieltheorie oder verwandten Bereichen | *Wissen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (insbesondere Such- und Lernverfahren), Spieltheorie oder verwandten Bereichen | ||
*Fähigkeit sowohl State of the Art, als auch experimentelle Algorithmen zu implementieren | *Fähigkeit sowohl State of the Art, als auch experimentelle Algorithmen zu implementieren | ||
| − | * | + | *C++ und Python Kenntnisse (C++11, STL, etc.) |
*Fundierte Englischkenntnisse | *Fundierte Englischkenntnisse | ||
*Hohe Kreativität und Produktivität | *Hohe Kreativität und Produktivität | ||
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'''KONTAKT''' | '''KONTAKT''' | ||
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| + | Karl Kurzer | ||
| + | |Beschreibung EN=Automated, cooperative vehicles have to make decisions in road traffic in a highly dynamic, interacting and incompletely perceptible environment. Previous attempts are usually limited to situation assessment from an egocentric perspective, without taking cooperation aspects into account, or interactions between other road users. | ||
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| + | '''TASKS''' | ||
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| + | The goal of this work is to use the create behavior models of drivers in situations that require cooperation. As the manual creation of such models is difficult and time consuming, it should be learned from data, specifically with the help of inverse reinforcement learning. Instead of using a reward function as in classical reinforcement learning, now the reward function or a parameterization of the same is being optimized to fit the data, leading to a concise description of the behavior. | ||
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| + | '''WE OFFER''' | ||
| + | *An interdisciplinary research environment with partners from science and industry | ||
| + | *A constructive collaboration with bright, motivated employees | ||
| + | *A pleasant working atmosphere | ||
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| + | '''WE EXPECT''' | ||
| + | *Knowledge in depth and breadth in the field of artificial intelligence, game theory or closely related areas | ||
| + | *Ability to implement both state of the art, as well as experimental algorithms | ||
| + | *C++ and Python Skills (C++11, STL, etc.) | ||
| + | *Sound English skills | ||
| + | *High creativity and productivity | ||
| + | *Experiences with planning procedures, e.g. Monte Carlo Tree Search/Reinforcement Learning are a plus | ||
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| + | '''REQUIRED DOCUMENTS''' | ||
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| + | *current transcript of records | ||
| + | *CV | ||
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| + | '''CONTACT''' | ||
Karl Kurzer | Karl Kurzer | ||
}} | }} | ||
Version vom 14. Januar 2019, 10:47 Uhr
Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Karl Kurzer
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Archivierungsnummer: 4406
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn:
14. Januar 2019
Abgabe: unbekannt
Automatisierte, kooperative Fahrzeuge müssen im Straßenverkehr in einer hochgradig dynamischen, interagierenden und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen treffen.Bisherige Ansätze beschränken sich meist darauf, Situationen allein aus einer egozentrischen Perspektive heraus, ohne Kooperationsaspekte mit, beziehungsweise zwischen anderen Verkehrsteilnehmern zu berücksichtigen.
AUFGABEN
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Erstellung von Verhaltensmodellen von Fahrern in Situationen, die Kooperation erfordern. Da die manuelle Erstellung solcher Modelle schwierig und zeitaufwendig ist, sollte man sie aus Daten lernen, insbesondere mit Hilfe von Inverse Reinforcement Learning. Anstatt eine Belohnungsfunktion wie beim klassischen Reinforcement Learning zu verwenden, wird nun die Belohnungsfunktion oder eine Parametrisierung derselben anhand der Daten optimiert, was zu einer präzisen Beschreibung des Verhaltens führt.
WIR BIETEN
- ein interdisziplinäres Forschungsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
- eine konstruktive Zusammenarbeit mit hellen, motivierten Mitarbeitern
- eine angenehme Arbeitsatmosphäre
WIR ERWARTEN
- Wissen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (insbesondere Such- und Lernverfahren), Spieltheorie oder verwandten Bereichen
- Fähigkeit sowohl State of the Art, als auch experimentelle Algorithmen zu implementieren
- C++ und Python Kenntnisse (C++11, STL, etc.)
- Fundierte Englischkenntnisse
- Hohe Kreativität und Produktivität
- Erfahrungen mit Such- und Lernverfahren wie z.B. Monte Carlo Tree Search/Reinforcement Learning sind von Vorteil
ERFORDERLICHE UNTERLAGEN
- aktueller Notenauszug
- tabellarischer Lebenslauf
KONTAKT
Karl Kurzer