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DS-RL-M: Reinforcement Learning- Dozent/in
- Prof. Dr. Stefan Ultes
- Angaben
- Vorlesung
Rein Präsenz
2,00 SWS, Unterrichtssprache Englisch
Zeit und Ort: Do 8:00 - 10:00, WE5/03.004
- Inhalt
- Reinforcement learning (RL) is the field that enables intelligent agents to learn by doing: they interact with an environment, receive feedback in the form of rewards or penalties, and adapt their behaviour to maximise long-term success. From game-playing AIs like AlphaGo to autonomous robots navigating complex terrains, RL has become a cornerstone of modern artificial intelligence.
This introductory course is concerned with the core concepts, mathematical foundations, and practical algorithms that power reinforcement learning. Students will learn how to model sequential decision problems as Markov Decision Processes (MDPs), derive optimal policies using dynamic programming, and extend these ideas into scalable, data-driven solutions such as Monte-Carlo methods, Temporal-
Difference learning, and policy gradients.
- Englischsprachige Informationen:
- Title:
- DS-RL-M: Reinforcement Learning
- Institution: Lehrstuhl für Sprachgenerierung und Dialogsysteme
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