AI for Automation Technology

Für Weiterbildungsinteressierte, die sich Grundlagen sowie aktuelle Trends im Bereich der Industrie bezüglich der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz aneignen möchten.

Lernziele

The participants have a thorough understanding of the key concepts and are able to discriminate between the different types of Reinforcement Learning (RL). They can understand the noteworthy algorithms and methods in the field and are able to implement them programmatically. The participants are able to identify tasks that can be solved with Reinforcement Learning.

Lehrinhalte

Classical Reinforcement Learning: Cross-Entropy Method, Dynamic Programming, Monte Carlo Methods, Temporal-Difference Learning
Value Based methods: Sarsa, Q-Learning
Policy Based methods: REINFORCE, Proximal Policy Optimization
Deep Reinforcement Learning: Q-Networks
Hybrid Methods: A2C, A3C

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Lernform

Online / Präsenz

Zeitraum

4-6 (Online-)Präsenztage + Prüfungseinheit

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

120 UE Selbststudium

Nächster Starttermin

März - Juli

Prüfung

Projekt

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium, Formal: Keine Inhaltlich: Keine

Sprache

Englisch

Freie Plätze

Lehrende

Ph.D. Ruben Nuredini

Ort

Online, HS Aalen, HS Mannheim, HS Ravensburg-Weingarten

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

Kosten

1.600,- EUR

Kosten mitESF-Förderung*

1.200,-EUR

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IHRE ANSPRECHPERSON

Katharina Grimm

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

+49 7361 576-1458
+49 (0) 170-210-8476
katharina.grimm(at)hs-aalen.de

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