Kursbeschreibung

Das Weiterbildungsmodul "Reinforcement Learning" führt in den Themenbereich Reinforcement Learning, einen Teilbereich des maschinellen Lernens, ein. Sie erhalten Einblicke in Anwendungen der Methoden, die für Ihren beruflichen Alltag relevant sind.

Sie werden Sie mit den theoretischen Grundlagen dieser Methode des maschinellen Lernens vertraut gemacht. Dabei wird diese von den anderen Klassen des ML abgegrenzt und in den Kontext der allgemeinen Methoden der künstlichen Intelligenz gestellt. Danach werden einzelne Unterthemen der konkreten Umsetzung von Reinforcemet Learning erläutert, wie z.B. "Wert-Iteration", "Q-Lernen", "TD-Lernen" und "neuronale Netze". Dies wird anhand klassischer Beispiele geschehen, aber auch durch kleine, praktische Programmieraufgaben in der Sprache Python ergänzt werden. Es wird aufgezeigt und diskutiert, wie die erläuterten Methoden in der Praxis Anwendung finden und womit sie ggf. kombiniert werden müssen. Abschließend wird Raum für eine Diskussion der ethischen Fragestellungen gegeben, die diese Technologie aufwerfen, bevor Sie Gelegenheit haben, sich auf die in Gruppen zu bearbeitenden Aufgabe vorzubereiten.

Nach erfolgreichem Absolvieren dieses Moduls:
> haben Sie ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Methoden des Reinforcement Learnings inklusive der mathematischen Grundlagen.
> haben Sie erste praktische Erfahrungen mit der Umsetzung von Reinforcement Learning gesammelt.
> können Sie abschätzen, ob Reinforcement Learning als Methode zur Lösung konkreter Problemstellungen im Arbeitsumfeld in Frage kommt.
> sind Sie in der Lage, die Grundkonzepte des Reinforcement Learning anderen zu vermitteln.

Gesamtlaufzeit: Januar bis März 2026
Präsenztermine:
- Freitag, 16.01. & Samstag, 17.01.2026 (9.00-17.00 Uhr)
- Donnerstag, 12.03.2026 (9.00-17.00 Uhr)
Online-Phase im Zeitraum zwischen Januar und März 2026.
Bewerbungsfrist: 16. Dezember 2025