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Birgit Welt

Study Coach

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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


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

Weitere Informationen zum Download


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

8

Lehrende

Ph.D. Ruben Nuredini

Ort

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

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

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IHRE ANSPRECHPERSON


Katharina Grimm

Katharina Grimm

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

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