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Reinforcement Learning Grundlagen Seminar


Reinforcement Learning Grundlagen Seminar

Dieses Seminar bietet einen grundlegenden Einblick in das Thema Reinforcement Learning. Es ist für alle geeignet, die sich für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen interessieren und mehr über die Konzepte und Anwendungen von Reinforcement Learning erfahren möchten.

Über dieses Seminar

Reinforcement Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, die besten Aktionen auszuführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Es ist ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz und wird in vielen Anwendungen wie Robotik, Spielentwicklung und selbstfahrenden Autos eingesetzt. In diesem Seminar werden wir die Grundlagen von Reinforcement Learning kennenlernen und uns mit verschiedenen Algorithmen und Techniken vertraut machen.

Warum dieses Seminar kaufen?

Dieses Seminar ist ideal für alle, die sich für das Thema Reinforcement Learning interessieren und einen schnellen Einstieg in das Thema suchen. Durch praktische Beispiele und Übungen werden Sie die Grundkonzepte von Reinforcement Learning verstehen und anwenden können. Nach Abschluss des Seminars werden Sie in der Lage sein, die wichtigsten Algorithmen und Techniken des Reinforcement Learning zu verstehen und anzuwenden, um komplexe Probleme zu lösen. Dieses Seminar ist perfekt für Studenten, Forscher und Fachleute, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich künstliche Intelligenz erweitern möchten.

Investieren Sie in Ihre Zukunft und erwerben Sie mit diesem Seminar die Grundlagen des Reinforcement Learning, um Ihre Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzutreiben.

Course outline
  • Einführung in Reinforcement Learning
  • Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs)
  • Bellman-Gleichungen und Wertfunktionen
  • Policy-Optimierungsmethoden
  • Temporale Differenz-Lernen (TD-Lernen)
  • Monte-Carlo Methoden
  • Deep Q-Networks (DQN)
  • Policy Gradient Methoden
  • Actor-Critic Architekturen
  • Exploration vs. Exploitation
  • Modelle in Reinforcement Learning
  • Transferlernen und Generalisierung
  • Multi-Agenten Reinforcement Learning
  • Ethik und Sicherheit in Reinforcement Learning
  • Anwendungen von Reinforcement Learning
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