Reinforcement Learning Schulung für Fortgeschrittene, Alexander Thamm GmbH, Freitag, 26. Juni 2020

Fortgeschrittene Themen des Reinforcement Learning, dem Lernen durch Verstärkung. Diese Art des Lernens ist dem menschlichen Lernen relativ ähnlich. Das Ziel dieser Schulung ist, dass KI-Agenten selbständig eine Strategie erlernen, um die beste Aktion in einem Zustand durchzuführen. Mögliche Einsatzgebiete von Reinforcement Learning sind insbesondere Planungs-Probleme im Bereich der Logistik, bei Robotern oder das Spielen von komplexen Spielen wie z.B. Go. Das Training bietet einen ausgewogenen Mix aus Hands-On-Deep-Dives und veranschaulichte Darlegung der zugrunde liegenden Theorie.
 
Schulungsinhalt

Zusammenfassung Grundlagen Reinforcement Learning
Grundlegende Einführung in die Konzepte Neuronales Netze und Tiefes Maschinelles Lernen in Verbindung mit dem maschinellen Lernen
Konzeptionelle Beispiele: Deep Reinforcement Learning in der Robotersteuerung und in Brettspielen (Google DeepMind)
Toolkit: Überblick über Technologielandschaft, Auswahlkriterien für die passende Werkzeugkombination bei gegebener Problemstellung
Industriebeispiele: Herausforderungen und Best-Practices bei der Use-Case-Umsetzung
Hands-On-Session: Reinforcement Learning auf den Computern der Teilnehmer
Theorie: Stand der Forschung und offene Fragen

 
Key Take Aways

Fortgeschrittene Reinforcement Learning-Kenntnisse
Solides theoretisches und praktisches Wissen
Erfahrung zum Einsatz von Reinforcement Learning auf reale Problemstellungen

 
Zielgruppe & Voraussetzungen
Zielgruppe 
Diese Schulung richtet sich an Fachkräfte, die einen direkten Praxiseinstieg und einen Überblick über die Möglichkeiten und Einsatzpotenziale benötigen. Dazu gehören Softwareentwickler, Data Scientists und Machine Learning Engineers, sowohl in leitender als auch ausführender Rolle. 
Voraussetzungen 

Grundlagen Reinforcement Learning
Programmierkenntnisse

 
Dozent
Dr. Michael Koehn ist als Berater, Forscher und Dozent im Bereich Künstliche Intelligenz tätig. Er ist zudem Gastwissenschaftler an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Er promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin im Fach Theoretische Physik, darauffolgend forschte er für 6 Jahre als Wissenschaftler für die University of Pennsylvania, Top 10 weltweit für high-impact research und Nummer 2 unter den Elite-Universitäten der Ivy League in den USA, sowie für die Max-Planck-Gesellschaft in Deutschland, mehrfach beste nicht-universitäre Forschungseinrichtung weltweit. Er hat mit vielen bekannten Forschern persönlich zusammengearbeitet und ist der Autor von über 20 in internationalen Journalen veröffentlichten Forschungsschriften, die im Schnitt über dreißigmal von Wissenschaftlern aus allen Teilen der Welt zitiert worden sind. An allen genannten Stationen hat er neben seiner Forschungstätigkeit regelmäßig Vorlesungsvertretungen für Professoren übernommen und den Vorlesungsbetrieb als Ansprechpartner für die Studenten begleitet.

Freitag, 26. Juni 2020, Alexander Thamm GmbH, Reinforcement Learning Schulung für Fortgeschrittene

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