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Maschinelles Lernen:
Reinforcement Learning
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Datum Auf Anfrage
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Uhrzeit 09:00 - 17:00 Uhr
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Preis 1.930,00 € *
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Frühbucher 1.737,00 € *
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max. 15 Teilnehmer
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online
Reinforcement Learning ist die Disziplin im maschinellen Lernen, die mittels Trial-and-Error – Ausprobieren und aus Fehlern und Erfolgen Lernen – Strategien entwickelt, komplexe Fragen oder Probleme zu lösen. In einer Mischung aus Theorie und Praxis lernen Sie in diesem dreitägigen Workshop wie Reinforcement Learning funktioniert, und für welche Einsatzszenarien diese Methode des Machine Learning sich anbietet.
Bestandteil dieser Schulung sind:
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Ein Vergleich der verschiedenen ML-Methoden: Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised und Reinforcement Learning (RL)
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ein Überblick über gängige Tools aus dem ML-Werkzeugkasten wie Python, Tensorflow, Jupyter Notebooks und OpenAI Gym
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eine fundierte Einführung in die Funktionsweise von Reinforcement Learning
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anschauliche Anwendungsbeispiele für RL
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einen Einstieg in die Modellierung von Problemstellungen, die sich für den Einsatz von RL eignen
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Algorithmen für sowohl Reinforcement Learning als auch Deep Reinforcement Learning
Zielgruppe
Diese Schulung richtet sich an Entwickelnde und/oder Data Scientists, die in Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning einsteigen wollen.
Voraussetzungen
Der Workshop setzt grundlegende Programmierkenntnisse voraus. Basiswissen in Python ist von Vorteil und macht den Einstieg leichter, ist aber nicht zwingend erforderlich. Grundkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens sind hilfreich.
Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.
Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)
Tag 1
Kennenlernen
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Werkzeuge & ML-Pipeline in Python
- Docker
- Python & Jupyter Notebooks
- Tensorflow
- OpenAI Gym
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Machine Learning: Einführung und Übersicht
- Begriffsdefinition
- Was kann man mit ML machen
- ML Methoden: Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised und Reinforcement Learning
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Reinforcement Learning: Einführung und Grundlagen
- Was kann Reinforcement Learning?
- Theoretische Prinzipien hinter RL
- Anwendungsbeispiele
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Modellierung eines RL-Problems
- Was ist ein Modell?
- Problembeschreibung
- Definition des Zustands- und des Handlungsraums - Konfektion des Belohnungssystems
Tag 2
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Reinforcement Learning Algorithmen
- Q-Learning
- SARSA
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Deep Reinforcement Learning Algorithmen
- Deep Q-Learning
- Double Q-Learning
- Hindsight Experience Replay
- Proximal Policy Optimization
- Deep Deterministic Policy Gradient
Tag 3
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Inverse RL
- Lernen durch Beobachtung
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Self-Play
- Wenn ein Agent gegen sich selbst antritt
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Multiagent RL
- Ein Agent ist nicht genug
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Aktion:
- Mini-Hackathon
Abschluss und Feedback
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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Jennifer Rypalla
Projektmanagerin Workshops