Reinforcement Learning für Multi-Agent Reinforcement Learning mit Zusatzqualifikation Python

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning und Multi-Agent Reinforcement Learning. Sie beherrschen die Programmiersprache Python und können diese zur Entwicklung von Algorithmen einsetzen. Sie sind in der Lage, komplexe Systeme zu modellieren und zu optimieren. Diese Fähigkeiten ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in der Forschung und Entwicklung, insbesondere in der Automatisierung und Robotik. Sie können in interdisziplinären Teams arbeiten und zur Lösung anspruchsvoller Probleme beitragen.

Grundlagen des Reinforcement Learning

• Einführung in Reinforcement Learning
• Grundkonzepte und Terminologie
• Agenten und Umgebungen
• Belohnungssysteme und Zielsetzung
• Markov-Entscheidungsprozesse (MDP)

Methoden des Reinforcement Learning

• Monte-Carlo-Methoden
• Temporal Difference Learning
• Q-Learning und SARSA
• Deep Reinforcement Learning
• Verwendung von Deep Q-Networks (DQN)

Python-Grundlagen für Reinforcement Learning

• Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
• Syntax und Semantik
• Variablen und Zuweisungen
• Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
• Listen und ihre Methoden

Python-Funktionsweise und Fehlerbehandlung

• Kontrollstrukturen: if, else, elif
• Schleifen: for und while
• Funktionen definieren und aufrufen
• Fehlerbehandlung mit try und except
• Module importieren und nutzen