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