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Schulungsübersicht
Einführung
Reinforcement Learning Grundlagen
Grundlegende Reinforcement Learning Techniken
Einführung in BURLAP
Konvergenz von Wert und Richtlinieniteration
Belohnungsgestaltung
Erkundung
Verallgemeinerung
Teilweise beobachtbare MDPs
Optionen
Logistik
TD Lambda
Politische Gefälle
Tiefes Q-Learning
Themen der Spieltheorie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python
- Verständnis von Hochschulrechnung und linearer Algebra
- Grundlegendes Verständnis von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistics
- Erfahrung in der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Python und Numpy
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
21 Stunden