Werden Sie führend auf dem Gebiet des Reinforcement Learning und schaffen Sie innovative und effektive Lösungen in verschiedenen Bereichen. Werden Sie Teil der Zukunft von Technologie und Innovation!"

Reinforcement Learning ist von grundlegender Bedeutung für die Entwicklung innovativer und effizienter Lösungen in verschiedenen Feldern. Es wird in der Robotik zur Entwicklung von Bewegungssteuerungssystemen und in der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt. Darüber hinaus wird es bei der Entwicklung von Videospielen und bei der Optimierung der Energieeffizienz von Gebäuden verwendet. Außerdem bietet es Ingenieuren die Möglichkeit, hochspezialisierte und in der Industrie gefragte Fähigkeiten zu entwickeln, wie z. B. die Optimierung von Policy-Gradienten, die Schaffung von OpenAI-Umgebungen, die auf neuronalen Netzen basierende Bonitätsbewertung und die Implementierung von Verstärkungslernalgorithmen.

Der universitätskurs in Reinforcement Learning ist eine Antwort auf die aktuellen Bedürfnisse der Industrie und der Technologie in Bezug auf Reinforcement Learning. Dieses Gebiet ist von grundlegender Bedeutung für die Entwicklung von Algorithmen, die die Ergebnisse optimieren und den Unternehmen, die ihre Anwendung integrieren, Wettbewerbsvorteile verschaffen. Auch die Gradientenoptimierung, die zur Optimierung der Strategien neuronaler Netze eingesetzt wird, wird vermittelt. Deshalb wurde dieser Universitätsabschluss konzipiert, um Ingenieuren die Möglichkeit zu bieten, theoretische und praktische Fähigkeiten zu entwickeln, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu schaffen.

Das Programm in Reinforcement Learning wird zu 100% online angeboten, so dass die Teilnehmer in ihrem eigenen Tempo und nach ihrem eigenen Zeitplan lernen können. Die Relearning-Methode wird eingesetzt, um eine effektive und einzigartige Lernerfahrung zu bieten. Die Lernenden haben Zugang zu OpenAI-Umgebungen, die es ihnen ermöglichen, zu experimentieren und etwas über die Erstellung von Umgebungen und die Verwendung von Verstärkungslernalgorithmen zu lernen. Das Verständnis von zeitlichen Unterschieden und Q-Learning ist grundlegend für das Reinforcement Learning und wird im gesamten Programm behandelt.

Es handelt sich um ein Programm, das eine einzigartige und effektive Lehrerfahrung bietet, die in einem 100%igen Online-Format und unter Verwendung der Relearning-Methodik vermittelt wird. Dies ermöglicht es den Studenten, das Lehrpensum nach ihrem Zeitplan zu verteilen und mit anderen Lebensbereichen zu kombinieren. Des Weiteren haben Sie Zugang zu einem virtuellen Campus voller theoretischer, praktischer und zusätzlicher Inhalte, die die Integration von Wissen erleichtern und auf die Sie 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr zugreifen können.

Sie erhalten einen anerkannten Universitätsabschluss, der Ihre Beschäftigungschancen und Ihr Gehalt erhöht"

Dieser universitätskurs in Reinforcement Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in Reinforcement Learning präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt präzise und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden selbstständig sowie in Kooperation lernen und dabei eine Vielzahl von Ressourcen nutzen, von Lesestoff und Videos bis hin zu Tutorials und praktischen Projekten"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden Zugang zu praktischen und anspruchsvollen Projekten haben, die es Ihnen ermöglichen, Ihr Wissen anzuwenden und Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren"

Die Relearning-Methode ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen effektiv und effizient zu konsolidieren und anzuwenden"

Dieser Studiengang zielt darauf ab, Ingenieuren ein solides und fortgeschrittenes Verständnis der Konzepte und Techniken des Reinforcement Learning zu vermitteln, das sie in die Lage versetzt, diese in der Praxis anzuwenden und komplexe Probleme zu lösen. Während des gesamten Programms werden spezifische Themen des Lehrplans, wie z. B. die Optimierung der Richtliniengradienten, die auf neuronalen Netzen basierende Bonitätsbewertung und die Implementierung von Algorithmen des Reinforcement Learning vertieft, so dass sich die Ingenieure auf bestimmte Bereiche spezialisieren und sich auf dem Arbeitsmarkt differenzieren können.

Sie werden Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung und zur Lösung komplexer Probleme entwickeln"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionen und deren Ableitungen
• Anwenden dieser Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen für das automatische Lernen
• Untersuchen der wichtigsten Konzepte des überwachten Lernens und wie sie auf Modelle neuronaler Netze angewendet werden
• Untersuchen des Trainings, der Bewertung und der Analyse von Modellen neuronaler Netze
• Verstehen der zentralen Konzepte und Hauptanwendungen des Deep Learning
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze
• Analysieren der Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training tiefer Netze notwendig sind

Spezifische Ziele

•  Verwenden von Gradienten zur Optimierung der Richtlinien eines Agenten
• Bewerten des Einsatzes neuronaler Netze zur Verbesserung der Entscheidungsgenauigkeit eines Agenten
• Implementieren verschiedener Boosting-Algorithmen zur Verbesserung der Leistung eines Agenten

Sie werden ein umfassendes Verständnis der Techniken des Reinforcement Learning und ihrer Anwendung in verschiedenen Bereichen, von der Robotik bis zur Wirtschaft, erlangen"