b+m ArchitectureTalk AI: Reeinforcement Learning
Artificial Intelligence (AI) bzw. Machine Learning (ML) kristallisiert sich weiter als neue Schlüsseltechnologie heraus und bleibt ein Top-Thema mit vielen neuen Potentialen. Im Fokus der b+m Veranstaltungsreihe ArchitectureTalk AI stand diesmal das Thema Reinforcement Learning (RL).
Nach einer kurzen Zusammenfassung der vergangenen Veranstaltungen gab Thomas Stahl, Chief Technology Officer, b+m Informatik, im ersten Teil der Veranstaltung Einblicke und Impulse zu neuesten Erkenntnissen, Modellen und Anwendungsbereichen des Reeinforcement Learning.
In die Kategorie des Reeinforcement Learning fallen u. a. Roboter, die selbstständig laufen lernen oder autonome Fahrzeuge. Dabei handelt es sich um sogenannte Agentensysteme, die nicht durch vorgefertigte Trainingsdaten lernen, sondern durch Interaktion mit ihrer realen oder virtuellen Umgebung.
Der zweite Teil der Veranstaltung war der Diskussion der Übertragbarkeit auf Real-World Use Cases verschiedener Domänen gewidmet. Erforschen lassen sich RL-Algorithmen gut an Spielen – dahinter steht aber natürlich die Idee der Übertragbarkeit z. B. auf wirtschaftliche (Stichwort Spieltheorie) oder industrielle Prozesse, komplexe Steuerungsaufgaben u. ä.
Kundenstimmen zum ArchitectureTalk AI: Reeinforcement Learning
"Vielen Dank für diese super Veranstaltung, für mich war es eine der besten Vorträge zum Thema RL, genau richtig"
"Um einen Einstieg in das Thema zu finden, war die Zusammenfassung der vergangenen beiden ArchitectureTalk Veranstaltungen mit den Schwerpunkten Supervised Learning und Unsupervised Learning erforderlich und gut.", so eine Teilnehmerin, "die wechselnden Schwerpunkte, Grundkonzept, Mathematik und Anwendungsfall, waren ausgewogen und gut verknüpft."
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