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Birgit Welt

Study Coach

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Reinforcement Learning

Lernziele


The participants have a thorough understanding of the key concepts and are able to discriminate between the different types of Reinforcement Learning (RL). They can understand the noteworthy algorithms and methods in the field and are able to implement them programmatically. The participants are able to identify tasks that can be solved with Reinforcement Learning.

Lehrinhalte


  1. Classical Reinforcement Learning: Cross-Entropy Method, Dynamic Programming, Monte Carlo Methods, Temporal-Difference Learning
  2. Value Based methods: Sarsa, Q-Learning
  3. Policy Based methods: REINFORCE, Proximal Policy Optimization
  4. Deep Reinforcement Learning: Q-Networks
  5. Hybrid Methods: A2C, A3C

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Lernform

E-Learning + Live-Online

Dauer

4-6 Wochen + Prüfung

Freie Plätze

15

Nächster Starttermin

07. Dezember 2024

Termine

07. Dezember 202414. Dezember 202411. Januar 202517. Januar 202525. Januar 2025

Prüfung

01. Februar 2025
(Projekt)

Anmeldeschluss

23. November 2024

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium, Kenntnisse in Advanced Machine Learning & Deep Learning

Sprache

Deutsch / Englisch

Workload

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

120 UE Selbststudium

Lehrende

Ph.D. Ruben Nuredini

Ort

Online

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Johanna Neubrandt

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

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