Unterthema: Bestärkendes Lernen
Bestärkendes Lernen, auch Reinforcement Learning (RL) genannt, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Frage beschäftigt, wie Agenten in einer Umgebung durch Interaktionen optimale Verhaltensweisen erlernen können. Beim RL lernt ein Agent durch Belohnungen und Strafen aus seinen Handlungen und optimiert so sein Verhalten, um langfristig den größtmöglichen Erfolg zu erzielen. Der Agent trifft Entscheidungen, erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen und passt basierend auf diesem Feedback seine Strategien an. Anwendungen des Bestärkenden Lernens reichen von der Robotik, wo Roboter lernen, Aufgaben auszuführen, bis hin zu Spielen, in denen Computerprogramme menschliche Gegner schlagen.
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Weiterbildung Artificial Intelligence
Kurse und Trainings zu Bestärkendem Lernen sowie verwandten Themen wie Deep Reinforcement Learning, dynamische Programmierung und neuronale Netze richten sich an unterschiedliche Zielgruppen, davon abhängig, wie tiefgehend das Wissen vermittelt wird. Grundkurse sind für Einsteiger und Studenten der Informatik bzw. Data-Science-Programme geeignet, da diese Kurse die grundlegenden Konzepte und Algorithmen wie Q-Learning, SARSA und Policy Gradients abdecken. Fortgeschrittene Kurse und spezialisierte Workshops, die oft auch mathematische Grundlagen und Programmierkenntnisse in Python voraussetzen, wenden sich an Fachkräfte, die bereits ein solides Grundwissen in maschinellem Lernen und verwandten Techniken haben. Typische Teilnehmer sind Data Scientists, Softwareentwickler und Forschende, die in Bereichen wie autonomes Fahren, Steuerungssystemen oder Finanzmodellierung tätig sind. In diesen Kursen werden praktische Implementierungen und aktuelle Forschungsarbeiten behandelt, sodass die Teilnehmer die erlernten Techniken in realen Projekten anwenden können.