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101.879 AKNUM Advanced Reinforcement Learning
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2023W, VU, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, die fortgeschrittene Theorie des Reinforcement Learning zu verstehen und entsprechende Algorithmen zu implementieren und auf ausgewählte, realistische Probleme anzuwenden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Theorie und Praxis fortgeschrittener Algorithmen des Reinforcement Learning unter besonderer Berücksichtigung der mathematischen Grundlagen und aktueller Forschungsergebnisse.

Methoden

Online Vorlesung und Skriptum.  Im Übungsteil sollen Algorithmen implementiert (empfohlen in Julia, aber auf Wunsch auch in einer anderen Sprache) und danach in Verbindung mit der relevanten Theorie vorgestellt werden.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende Personen

Institut

Leistungsnachweis

Übung.  Mündliche und/oder schriftliche Prüfung (je nach Teilnehmerzahl).

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Gebundenes Wahlfach
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik Keine Angabe

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

VU Reinforcement Learning 101.789 oder sehr gute Vorkenntnisse im Reinforcement Learning (speziell das Lehrbuch von Sutton & Barto).

Sprache

bei Bedarf in Englisch