Präsenz - Schulung  /  01. Januar 1990, Termine folgen zeitnah / Dauer: 2 Tage

Kompakteinstieg Reinforcement Learning for Robotics and Automation

Reinforcement Learning ist ein faszinierendes Thema, das die Zukunft der Robotik und Automatisierungstechnik maßgeblich beeinflussen wird. In diesem Modul werden die Teilnehmer*innen in die Grundlagen des Reinforcement Learning eingeführt und lernen, wie es in der Praxis eingesetzt werden kann.

Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, wie er bestimmte Aufgaben optimal lösen kann. In der Robotik ermöglicht Reinforcement Learning Robotern, ihre Umgebung zu erkunden, zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Die Teilnehmer*innen werden die grundlegenden Konzepte des Reinforcement Learning kennenlernen, wie zum Beispiel die Definition von Zuständen, Aktionen und Belohnungen. Sie werden verstehen, wie ein Agent durch Trial-and-Error lernt und seine Aktionen basierend auf positiven oder negativen Belohnungen anpasst.

Darüber hinaus werden die Teilnehmer*innen verschiedene Algorithmen des Reinforcement Learning kennenlernen und erfahren, wie diese eingesetzt werden können. Sie werden lernen, wie man die Parameter der Algorithmen anpasst, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Das Modul wird durch praktische Übungen ergänzt, bei denen die Teilnehmer*innen ihre neu erworbenen Kenntnisse anwenden und eigene Reinforcement Learning Modelle entwickeln können. Durch diese interaktiven Übungen werden die Teilnehmer*innen nicht nur theoretisches Wissen erlangen, sondern auch praktische Erfahrungen sammeln.

Die Schulung zum Thema Reinforcement Learning bietet eine einzigartige Gelegenheit, sich mit einem der spannendsten Trends in der Robotik und Automatisierungstechnik vertraut zu machen und das Potenzial dieser Technologie für zukünftige Anwendungen zu erkunden.

 

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Zielgruppe

Softwareentwickler*innen, Projektverantwortliche, Führungskräfte, Interessierte aus der Forschung

Vorkenntnisse

Grundlagen in Mathematik, Statistik, Maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse sind erforderlich.

 

 

 

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