Automatenlernen (WS 2025/26)
Haben Sie sich schon immer gefragt, wie man reale Systeme am besten verhaltensgleich modelliert? In dieser Veranstaltung soll es um genau diese Frage gehen. Aus den Grundlagenveranstaltungen sind dabei endliche Automaten (DEA/NEA/Mealy- oder auch Moore-Automaten) als formales Modell für verschiedene Probleme vom Übersetzerbau bis hin zur Verifikation reaktiver Systeme bekannt. Wie ist es jetzt möglich ein formales Modell aus realen Daten oder Systemen zu entwickeln, das diesen auch gleicht? In dieser Veranstaltung werden wir konkrete Algorithmen wie L*, TTT, KV oder auch L# zum exakten „Lernen“ besprechen und uns überlegen wie man solche Systeme sinnvoll approximativ inferiert.

Organisatorisches
Vorlesungstitel | Automatenlernen (AutLearn); Modulnummer 93045 |
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Dozent | Florian Frank |
Veranstaltungstyp und -umfang | Vorlesung mit Übung (3 + 1 SWS); 7,5 ECTS |
Veranstaltungs- sowie Prüfungssprache | Deutsch |
Einbringbar in / Zielgruppe | Informatik BSc (ab 5. Semester); Informatik MSc; Mathematik MSc (Nebenfachmodul 1760) |
Tag/Zeit und Ort der Veranstaltung | Montags 14:15-15:45 (02.134-113); Donnerstags 10:15-11:45 (01.255-128) |
Empfohlene Voraussetzungen | Grundlagen der Automatentheorie (wie gelehrt in BFS und ThProg) |
Prüfungsmodalitäten
Die Modulnote ergibt sich aus einer bis zu 30-minütigen mündlichen Prüfung in der vorlesungsfreien Zeit.
Weitere Informationen
Die Anmeldung, Organisation und Verbreitung von Inhalten erfolgt über den zugehörigen StudOn-Kurs.