Reinforcement Lernen

Im Rahmen der Vorlesung Reinforcement Lernen (RL) werden die grundlegenden Konzepte des RL vorgestellt. Dynamisches Programmieren, Monte-Carlo Methoden und Temporal-Differenz-Verfahren werden für Markovsche Entscheidungsprobleme vorgestellt. Es wird ferner auf approximierende Verfahren mittels neuronaler Netze eingegangen und POMDP vorgestellt.

Vorlesung:  Di 14:00-16:00 Uhr, Raum 123
Übung:        Do 12:00-14:00 Uhr, Raum 123

Beginn: 16.04.2013

Vorlesungsmaterial

Skript zur Vorlesung

Übungen

Lösungen

Dozent

  • Friedhelm Schwenker
  • Universität Ulm
    Institut für Neuroinformatik
    89069 Ulm
    Germany
  • Raum O27 / 4305
  • tel.: (+49) 731 / 50 24159
  • fax.: (+49) 731 / 50 24156