Einführung in Reinforcement Learning

• Einführung in Reinforcement Learning (RL): Ein umfassender Überblick über die Grundlagen des verstärkenden Lernens, seine Rolle in der künstlichen Intelligenz und seine Anwendungsbereiche.

• Einführung in die Methoden des RL: Eine detaillierte Einführung in die spezifischen Methoden und Prozesse des RL, um Dir ein tieferes Verständnis dieser Lernmethode zu vermitteln.

• Markov-Entscheidungsprozesse: Ein Einblick in die Markov-Entscheidungsprozesse, eine Schlüsseltechnik im RL, die das Lernen und die Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen ermöglicht.

• Kategorien an verschiedenen Algorithmen: Dies umfasst Value-Based, Policy-Based, Model-Based und Actor-Critic-Algorithmen, die jeweils unterschiedliche Ansätze und Techniken im Reinforcement Learning repräsentieren.

Dauer des Kurses: 3 Tage

Unser Kurs stellt eine optimale Einführung in das Reinforcement Learning dar und bietet Dir eine solide Basis für weiterführende Studien und Anwendungen in diesem Bereich.