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Maschinelles Lernen:
Reinforcement Learning

  • Datum 2022 folgt

  • Uhrzeit 09:00 - 17:00 Uhr

  • Preis 1.925,00 €

  • Frühbucher 1.750,00 €

  • max. 15 Teilnehmer

  • online

Neben dem überwachten (supervised) und unüberwachten (unsupervised) Lernen stellt das bestärkende Lernen bzw. das Reinforcement Learning die dritte Säule des maschinellen Lernens dar. Anfangs noch eher theoretischer Natur erfreut sich das bestärkende Lernen nun wachsender Beliebtheit und bedient Problemstellungen, für die andere Verfahren weniger gut geeignet sind. Ähnlich wie beim Deep Learning, ist die Technologie durch mehr Rechenleistung und moderne Algorithmen und Frameworks einem immer größeren Nutzerkreis zugänglich gemacht worden.

Zunächst noch eher als Spielerei angesehen und bestenfalls in Nischenanwendungen sinnvoll, werden immer mehr neue reale Verwendungsmöglichkeiten erkannt, die echten Mehrwert bieten. Insbesondere wenn es darum geht, eine optimale Strategie zur Umsetzung einer Aufgabe in einer bestimmten Umgebung zu erlernen, ist Reinforcement Learning das Werkzeug der Wahl. Besonders geeignet sind Anwendungen, die bereits auf Simulationen setzen. Hier ist die Umgebung klar definiert und es kann ein sog. Agent erstellt werden, der sich in dieser Umgebung bewegt und basierend auf einem Belohnungssystem eigenständig das beste Vorgehen lernt. Durch die Variation der Umgebungsparameter lernt der Agent, flexibel auf Herausforderungen zu reagieren. Im Gegensatz zu den anderen ML-Verfahren, ist der Agent so in der Lage eine gewisse "Weitsicht" zu entwickeln und dabei zu Gunsten von späteren, höheren Belohnungen oder stärkeren Verbesserungen auf kurzfristige Verbesserungen bzw. Belohnungen zu verzichten.
 
Typische Anwendungsfelder sind Optimierungsprobleme wie beispielsweise die Bewegungsoptimierung von Drohnen oder Robotern, Logistikoptimierung und Spiele-KIs wie AlphaZero und MuZero. Auch generative Verfahren für Konstruktionsplanung profitieren von den Möglichkeiten von RL. Oftmals entstehen dabei Lösungen, die intuitiv zunächst nicht greifbar aber dennoch sehr effizient sein können.
 
Passend zur Natur der Problemstellungen ist dieser Kurs eine Mischung aus Theorie und Praxis. Der theoretische Teil hilft beim Verständnis der Zusammenhänge und der Funktionsweise von Verfahren des Reinforcement Learnings. Der praktische Teil dient dazu, das Wissen bei den Teilnehmern zu verankern. Darin werden einschlägige Frameworks mit anschaulichen und manchmal auch verspielten Beispielen verwendet. Der Kurs wird mit einem Mini-Hackaton abgeschlossen, bei dem jeder Teilnehmer seinen eigenen Agenten entwirft und ihn in einem kleinen Wettbewerb gegen die Agenten der anderen Teilnehmer antreten lässt.

Zielgruppe

Die Schulung richtet sich an Entwickler:innen und/oder Data Scientists, die in Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning einsteigen wollen. Es werden Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Grundwissen im Bereich des Machine Learning ist ebenfalls hilfreich.

Voraussetzungen

Die Teilnehmerinnen und -nehmer dieses Workshops sollten mit Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Grundkenntnisse der Programmiersprache Python sind von Vorteil und machen den Einstieg leichter, sind aber nicht zwingend erforderlich.

Für diesen Kurs verwenden wir ein gängiges Videokonferenztool. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset zu nutzen.

Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)

Tag 1

Tag 2

Tag 3

Trainer

Dr. Arthur Varkentin

promovierte 2018 in Physik und setzte sich im Rahmen seiner Doktorarbeit mit optischer Sensorik, Segmentierungs- und Klassifizierungsproblemen auseinander. Seit 2019 wirkt er bei der Novatec Consulting GmbH in den Bereichen Data Science, AI & ML mit und unterstützt Kunden aus Industrie und Wirtschaft bei der Umsetzung von neuen, KI-getriebenen Technologien. Daneben teilt er seine Erfahrungen und sein Wissen im Rahmen von Schulungen und Workshops mit Themen-Neulingen und alten Hasen gleichermaßen.

Leistungen Ihres Workshoptickets

  • Workshopunterlagen
  • Teilnahmebescheinigung

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

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2022 folgt

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Jennifer Rypalla

Projektmanagerin Workshops