Reinforcement Learning

Kostenfrei für Dich

durch Förderung

Reinforcement Learning als eine der drei Haupttechniken des maschinellen Lernens beschreibt eine Lernmethode, in der Software durch den direkten Austausch mit ihrer Umwelt in Form von Versuch und Irrtum trainiert wird, optimale Ergebnisse zu erzielen. Mache dich im Kurs mit den Konzepten und Ansätzen, aber auch den Herausforderungen dieser Lernmethode vertraut.
  • Abschlussart: Zertifikat „Reinforcement Learning“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 4 Wochen

Einführung in Reinforcement Learning (ca. 1 Tag) 

Definition und grundlegende Konzepte

Unterschiede zu anderen Lernmethoden

Anwendungsbereiche und Beispiele


Markov Decision Processes (MDPs) (ca. 2 Tage)

Definition und Eigenschaften von MDPs

Value-Funktionen und Policy

Bellman-Gleichungen

Dynamic Programming Ansatz


Q-Learning (ca. 2 Tage)

Definition und Algorithmus

Exploration vs. Exploitation

Konvergenz- und Optimierungseigenschaften

Anwendungen in Spielen, Robotik und anderen Bereichen


Deep Reinforcement Learning (ca. 3 Tage)

Deep Q-Learning

Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)

Actor-Critic-Methoden

Policy Gradient-Methoden


Fortgeschrittene Themen (ca. 4 Tage)

Model-Based Reinforcement Learning

Multi-Agent Reinforcement Learning

Inverse Reinforcement Learning

Meta Reinforcement Learning


Praktische Anwendungen (ca. 3 Tage)

Implementierung von Reinforcement Learning Algorithmen

Anwendung auf ausgewählte Probleme und Fallstudien

Evaluation und Tuning der Algorithmen


Zusammenfassung und Ausblick (ca. 2 Tage)

Zusammenfassung der wichtigsten Konzepte und Ergebnisse

Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen in Reinforcement Learning


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning sowie in der Programmiersprache Python werden vorausgesetzt.

Nach Abschluss des Lehrgangs verstehst du die grundlegenden Konzepte des Reinforcement Learning und kennst die Unterschiede zu anderen Lernmethoden. Du bist mit Markov-Entscheidungsprozessen, Q-Learning und Deep Reinforcement Learning vertraut und kannst fortgeschrittene Themen wie Multi-Agent- und Model-Based Reinforcement Learning anwenden. Zudem bist du in der Lage, Reinforcement-Learning-Algorithmen zu implementieren, an realen Problemen zu testen und zu optimieren.

Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften

Reinforcement Learning kommt vielfach in der Robotik und Automatisierungstechnik, aber auch in der Automobilbranche, bspw. zu Fahrassistenzfunktionen, oder in der Entwicklung und Optimierung autonomer Verkehrssysteme zum Einsatz. Fachkräfte mit entsprechendem Wissen sind auf dem Arbeitsmarkt vielfach und branchenübergreifend nachgefragt.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.

Gerne beraten wir dich kostenfrei. 0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr
kostenfrei aus allen deutschen Netzen.
Kontakt
Gerne beraten wir dich kostenfrei. 0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr kostenfrei aus allen deutschen Netzen.