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Reinforcement Learning ist ein faszinierendes Thema, das die Zukunft der Robotik und Automatisierungstechnik maßgeblich beeinflussen wird. In diesem Modul werden die Teilnehmenden 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.

Teilnehmende 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 Teilnehmenden verschiedene Algorithmen des Reinforcement Learning kennenlernen und erfahren, wie diese eingesetzt werden können. Sie werden erlernen, wie Parameter der Algorithmen angepasst werden können, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

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

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.

Inhalte

• Siehe »Nutzen für die Teilnehmende« und »Agenda«
   

Zielgruppe

• Ingenieure und Softwareentwickler aus dem F&E-Bereich, die sich mit autonomen Systemen sowie Steuerungs- und Regelungstechnik beschäftigen
• Führungskräfte, welche sich ein tieferes Verständnis für die Technologie, ihre Stärken und Grenzen wünschen
• Industrieberater
• Wissbegierige aller Art
   

Nutzen für die Teilnehmer

• Kennenlernen von Definitionen, Schlüsselbegriffen und Kernkonzepten des Reinforcement Learning in der Robotik und Automatisierungstechnik
• Verstehen der historischen Entwicklung und der Zusammenhänge dieser Technologie
• Verständnisentwicklung für verschiedene Einsatzszenarien des Reinforcement Learning in der Robotik anhand von Anwendungsbeispielen
• Verständnis erlangen über grundlegende Prinzipien der Data Science und des Maschinellen Lernens
   

Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, linearer Algebra und Python