Agenda
ab 8.30: Registrierung und Begrüßungskaffee
9.30: Beginn
- Einführung in die Konzepte von Reinforcement Learning
- 1. Fallbeispiel: anwenden der eingeführten Konzepte
11.00 - 11.15: Kaffeepause
- Vertrautheit & Arbeiten mit Colab
- Anwenden des 1. Fallbeispiel auf OpenAI Gym
- Trainieren des 1. Fallbeispiels & Interpretation der Ergebnisse
12.30 - 13.30: Mittagspause
- Definition des 2. Fallbeispiels
- Konkretes umsetzen
- Formulierung als Reinforcement Learning Problem
- Implementieren, Trainieren & Bewerten
15.30 - 15.45: Kaffeepause
- Einführung in die algorithmische Grundlagen
- Abgrenzung von Reinforcement Learning: wo einsetzen, wo nicht
- Fallbeispiel aus der Industrie
ca. 17.00 Uhr: Ende